Pandas数据合并:concat、merge和join。两个DF怎么JOIN,DF怎么Merge

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concat

行合并

列合并

merge

join


在数据处理中,经常需要将多个数据集合并成一个数据集。Pandas提供了三种方法:concat、merge和join。

concat

concat函数用于将多个数据集按照指定的轴进行合并。它可以在行方向和列方向上进行合并。

行合并

行合并可以使用concat函数的默认参数进行合并,即axis=0。

示例代码:

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                    'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                    'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']})

result = pd.concat([df1, df2])

print(result)

输出结果:

    A   B   C   D
0  A0  B0  C0  D0
1  A1  B1  C1  D1
2  A2  B2  C2  D2
3  A3  B3  C3  D3
0  A4  B4  C4  D4
1  A5  B5  C5  D5
2  A6  B6  C6  D6
3  A7  B7  C7  D7

列合并

列合并可以使用concat函数的axis=1参数进行合并。

示例代码:

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

df2 = pd.DataFrame({'E': ['E4', 'E5', 'E6', 'E7'],
                    'F': ['F4', 'F5', 'F6', 'F7'],
                    'G': ['G4', 'G5', 'G6', 'G7'],
                    'H': ['H4', 'H5', 'H6', 'H7']})

result = pd.concat([df1, df2], axis=1)

print(result)

输出结果:

    A   B   C   D   E   F   G   H
0  A0  B0  C0  D0  E4  F4  G4  H4
1  A1  B1  C1  D1  E5  F5  G5  H5
2  A2  B2  C2  D2  E6  F6  G6  H6
3  A3  B3  C3  D3  E7  F7  G7  H7

merge

merge函数用于将两个数据集按照指定的列进行合并。

示例代码:

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
                    'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})

df2 = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

result = pd.merge(df1, df2, on='key')

print(result)

输出结果:

  key   A   B   C   D
0  K0  A0  B0  C0  D0
1  K1  A1  B1  C1  D1
2  K2  A2  B2  C2  D2
3  K3  A3  B3  C3  D3

join

join函数用于将两个数据集按照指定的索引进行合并。

示例代码:

import pandas as pd

left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
                     'B': ['B0', 'B1', 'B2']},
                     index=['K0', 'K1', 'K2'])

right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2'],
                      'D': ['D0', 'D1', 'D2']},
                      index=['K0', 'K1', 'K2'])

result = left.join(right)

print(result)

输出结果:

     A   B   C   D
K0  A0  B0  C0  D0
K1  A1  B1  C1  D1
K2  A2  B2  C2  D2

以上就是concat、merge和join的使用方法及示例代码。在实际数据处理中,我们可以根据不同的需求选用不同的方法进行数据合并。

  • 如果要对多个数据集进行合并,可以使用concat函数,它可以在行方向和列方向上进行合并。
  • 如果要将两个数据集按照指定的列进行合并,可以使用merge函数。
  • 如果要将两个数据集按照指定的索引进行合并,可以使用join函数。

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转载自blog.csdn.net/alike_u/article/details/129837505