23.5.18 pandas中两个DataFrame数据的pd.merge()合并与pd.concat()拼接

目录

 DataFrame数据集

1.pd.merge()函数

2.pd.concat()函数

 DataFrame数据集

import pandas as pd
dic1 = {'name':['李四', '王五', '赵六'], 'age':[12, 13, 14],'school':['niujing','qinghau','beida']}
dic2 = {'name':['张三', '李四', '王五'], 'class':['A1', 'A2', 'A3'],'school':['hafo','niujing','qinghau']}
df1 = pd.DataFrame(dic1)
df2 = pd.DataFrame(dic2)

1.pd.merge()函数

        pd.merge()函数用于将两个或多个数据帧（DataFrame）按照一定的条件（通常是某些列）进行合并（merge）。

pd.merge(df1,df2,on='列名',how='outer')   #按照指定列将两个数据框进行合并。

 参数：

• how：合并方式：

                how = ‘inner’（默认），类似于取交集

                how = ‘outer’，类似于取并集

• on：用于连接的列名，若不指定则以两个Dataframe的列名的交集作为连接键

例：

data = pd.merge(df1,df2,how='outer')  #how = ‘outer’，类似于取列的并集，即把所有列名相同的列合并
print(data)

data = pd.merge(df1,df2)  #默认how='inner'，将每每列合并，行取交集

data1 = pd.merge(df1,df2,on='name',how='outer') #按照列名‘name’合并，即只将列名为‘name’的那一列合并，其他列不合并
data2 = pd.merge(df1,df2,on=['name','school'],how='outer')#按照列名‘name’和‘school’合并
print(data1)
print(data2)

2.pd.concat()函数

pd.concat()函数用于将两个或多个 Pandas 数据帧（DataFrame）沿着某个轴（通常是行或列）进行连接。这种连接方式称为拼接（concatenation）。它可以沿着指定的轴将多个数据帧连接成一个新的数据帧。

pd.concat([df1, df2], ignore_index=True, join='outer',axis=1)

参数：

• axis：1轴，按列拼接（增加列）；0轴（默认）按行拼接（增加行）
• join：outer默认（拼接时取并集）；inner（拼接时取交集）
• ignore_index：默认False，即不重置dataframe的索引；True重置索引，从0开始

data = pd.concat([df1, df2])
#等同于
data = pd.concat([df1, df2], ignore_index=False, join='outer',axis=0)
#将df1和df2，按照不重置索引、

data1 = pd.concat([df1, df2], ignore_index=False, join='outer',axis=0)  #按行拼接（增加行），outer表示列取并集
data2 = pd.concat([df1, df2], ignore_index=False, join='outer',axis=1)  #按列拼接(增加列)

data1 = pd.concat([df1, df2], ignore_index=False, join='outer',axis=0)  #按行拼接，列取并集
data = pd.concat([df1, df2], ignore_index=False, join='inner',axis=0)  #按行拼接，列取交集