pandas常用表连接merge/concat/join/append详解

两个表的数据连接在一起，通常我们也是使用excel的vlookup搞定；但是，当你的表特别大，大到excel根本打不开，这种情况我们应该怎样连接表呢？

使用python的pandas库可以很容易帮你搞定，而且性能也是很出色的；百万级的表关联，可以秒出；

常用的主要有以下四处方法；

merge

两个合并；默认inner

支持left/right/inner/outer

支持多字段

join

基于索引合并，性能好；两个表都需要先有索引

支持left/right/inner/outer

concat

多表合并

支持类型不一致；

支持行列两种模式；默认行；

默认外连接（outer）；

支持left/right/inner/outer

append

简编程单追加；

示例

以下是concat的演示

开发者_Python培训

i编程mjavascriptport javascriptpandas as pd
fa = pd.read_csv('a.csv', low_memory=False)
fb = pd.read_csv('b.csv', low_memory=False)
pd.concat([fa, fb]).to_csv('dist.csv', encoding='utf_8_sig')

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