目录
- 前言
- 一、join
- 1、leftjoin
- 2、rightjoin
- 3、innerjoin
- 4、outjoin
- 二、merge
- 三、concat
- 1、纵向合并
- 2、横向合并
- 四、append
- 1、同结构数据追加
- 2、不同结构数据追加
- 3、追加合并多个数据集
- 五、combine_first
- 六、update
- 总结
前言
在许多应用中，数据可能来自不同的渠道，在数据处理的过程中常常需要将这些数据集进行组合合并拼接，形成更加丰富的数据集。pandas提供了多种方法完全可以满足数据处理的常用需求。具体来说包括有join、merge、concat、append等。
一般来说
| 方法 | 说明 |
|---|---|
| join | 最简单，主要用于基于索引的横向合并拼接 |
| merge | 最常用，主要用户基于指定列的横向合并拼接 |
| concat | 最强大，可用于横向和纵向合并拼接 |
| append | 主要用于纵向追加 |
| combine_first | 合并重叠数据，填充缺失值 |
| update | 将一个数据集的值更新到另一个数据集 |
下面就来逐一介绍每个方法
一、join
join主要用于基于索引的横向合并拼接
在介绍pandas的join之前我们来看一下SQL对数据集join的几种模式。如果大家对SQL比较熟悉的话应该对SQL操作数据集进行各种合并拼接印象深刻。SQL中各种JOIN的方法如下：
pandas的join实现了left join、right jion、inner join、out jion常用的4中join方法
来自官网的参数说明：
dataframe.join(other, # 待合并的另一个数据集
on=None, # 连接的键
how='left', # 连接方式：‘left', ‘right', ‘outer', ‘inner' 默认是left
lsuffix='', # 左边（第一个）数据集相同键的后缀
rsuffix='', # 第二个数据集的键的后缀
sort=False) # 是否根据连接的键进行排序；默认False
我们来看下实例，有两个数据集一个是人员姓名，一个是人员的工资
left=pd.DataFrame(['张三','李四','王五','赵六','钱七'], index=[3,4,5,6,7],columns=['姓名']) right=pd.DataFrame([13000,15000,9000,8600,10000], index=[3,4,5,6,8],columns=['工资'])
注意，left和right的数据集分别都指定了index，因为join主要用于基于索引的横向合并拼接。
1、left join
left.join(right) #默认how='left'
jion操作默认是left jion的操作，可以看到left索引为7姓名为钱七，在right中没有索引为7的对应所以显示编程客栈left的姓名但right的工资为NaN，right中索引为8的数据在left中没有索引为8的，所以没有显示。left join合并left的数据
left join 如下图所示
2、right join
left.join(right,how='right')
右链接合并时可以看到，left的数据集没有索引为8的项，所以索引为8的项显示right数据集的工资数据但姓名为NaN，在left中索引为7的项因为right中不存在，所以没有显示。right join合并right的数据
right join 如下图所示
3、inner join
left.join(right,how='inner')
内链接合并时，可以看到left数据集中的索引为7姓名为钱七因为在right数据集中找不到对应的索引，right数据集中索引为8的在left找不到对应的索引所以内连接合并时索引7和8都没有进行合并，inner join只合并两个数据集共有的数据
inner join 如下图所示
4、out join
left.join(right,how='outer')
外链接合并时，可以看到不管是left中的数据还是right中的数据都进行了合并。right join合并两个数据集中所有的数据。
outer join 如下图所示
join很简单，但是它有局限性，因为它只能根据索引来合并。不能指定键来进行合并。比如我要根据编号和姓名来合并，join就比较难办了。但是pandas提供了merge的方法，可以指定列来进行合并拼接。
二、merge
merge最常用，主要用户基于指定列和横向合并拼接，语法如下：
pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
left_index=False, right_index=False, sort=True,suffixes=('_x', '_y'), copy=True)
| 参数名称 | 说明 |
|---|---|
| left/right | 两个不同的 DataFrame 对象。 |
| on | 指定用于连接的键（即列标签的名字），该键必须同时存在于左右两个 DataFrame 中，如果没有指定，并且其他参数也未指定， 那么将会以两个 DataFrame 的列名交集做为连接键。 |
| left_on | 指定左侧 DataFrame 中作连接键的列名。该参数在左、右列标签名不相同，但表达的含义相同时非常有用。 |
| right_on | 指定左侧 DataFrame 中作连接键的列名。 |
| left_index | 布尔参数，默认为 False。如果为 True 则使用左侧 DataFrame 的行索引作为连接键，若 DataFrame 具有多层索引(MultiIndex)，则层的数量必须与连接键的数量相等。 |
| right_index | 布尔参数，默认为 False。如果为 True 则使用左侧 DataFrame 的行索引作为连接键。 |
| how | 要执行的合并类型，从 {‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’} 中取值，默认为“inner”内连接。 |
| sort | 布尔值参数，默认为True，它会将合并后的数据进行排序；若设置为 False，则按照 how 给定的参数值进行排序。 |
| suffixes | 字符串组成的元组。当左右 DataFrame 存在相同列名时，通过该参数可以在相同的列名后附加后缀名，默认为(’_x’,’_y’)。 |
| copy | 默认为 True，表示对数据进行复制。 |
我们来看下面的数据集，在上面的数据集中left数据集加入了员工的编号，right数据集加入了编号及姓名。索引就按默认的索引。
left=pd.DataFrame([[3,'张三'],[4,'李四'],[5,'王五'http://www.cppcns.com],[6,'赵六'],[7,'钱七']], columns=['编号','姓名']) right=pd.DataFrame([[3,'张三',13000],[4,'李四',15000],[5,'王五',nKTzDZBSUF9000],[6,'赵六',8600],[8,'孙八',10000]], columns=['编号','姓名','工资'])
pd.merge(left,right)
没有指定连接键，默认用重叠列名，没有指定连接方式，nKTzDZBSUF默认inner内连接（取left和right编号和姓名的交集）
和join一样通过how来指定连接方式如：
pd.merge(left,right,how='left')
how的连接方式和join一样支持left、right、inner、outer
merge还可以指定多个列进行合并链接，也就是和SQL一样设置多个关联的列。
pd.merge(left,right,how='outer',on=['编号','姓名'])
如果两个对象的列名不同，可以使用left_on，right_on分别指定，如我们把right数据集的“编码”列标签改成“ID”后如果需要left数据集的"编号"和right数据集的"ID"进行关联
right=pd.DataFrame([[3,'张三',13000],[4,'李四',15000],[5,'王五',9000],[6,'赵六',8600],[8,'孙八',10000]],columns=['ID','姓名','工资']) pd.merge(left,right,honKTzDZBSUFw='outer',left_on='编号',right_on='ID')
虽然说merge已经很强大了，但是pandas愿意给你更多，它提供了concat，可以实现横向和纵向的合并与拼接。也就是说不但实现了SQL中的join还实现了union
三、concat
concat() 函数用于沿某个特定的轴执行连接操作，语法如下：
pd.concat(objs,axis=0,join='outer',join_axes=None,ignore_index=False)
| 参数名称 | 说明 |
|---|---|
| objs | 一个序列或者是Series、DataFrame对象。 |
| axis | 表示在哪个轴方向上（行或者列）进行连接操作，默认 axis=0 表示行方向。 |
| join | 指定连接方式，取值为{“inner”,“outer”}，默认为 outer 表示取并集，inner代表取交集。 |
| ignore_index | 布尔值参数，默认为 False，如果为 True，表示不在连接的轴上使用索引。 |
| join_axes | 表示索引对象的列表。 |
来看具体的例子
left2=pd.DataFrame([[1,'陈一'],[2,'周二']],columns=['编号','姓名'])
1、纵向合并
concat默认纵向拼接，我们要在left1数据集的基础上把left2数据集给合并上去，很简单用concat直接就可以合并。
df=pd.concat([left,left2])
2、横向合并
df_outer=pd.concat([left,right],axis=1,join='outer')#外链接 df_inner=pd.concat([left,right],axis=1,join='inner')#内链接
注意：因为concat的链接和join一样是通过索引来链接合并，并不能指定通过某个特定的列来链接进行合并，所以看到的合并后的数据集left和right的编号和姓名是错位的。
如果要根据编号来关联可以指定编号作为索引再进行横向合并，这样就没有问题了。
left.index=left['编号'].values right.index=right['编号'].values df_outer=pd.concat([left,right],axis=1,join='outer') df_inner=pd.concat([left,right],axis=1,join='inner')
四、append
df.append 可以将其他行附加到调用方的末尾，并返回一个新对象。它是最简单常用的数据合并方式。语法如下：
df.append(self, other, ignore_index=False,verify_integrity=False, sort=False)
其中：
- other 是它要追加的其他 DataFrame 或者类似序列内容
- ignore_index 如果为 True 则重新进行自然索引
- verify_integrity 如果为 True 则遇到重复索引内容时报错
- sort 进行排序
来看下面的例子：
1、同结构数据追加
将同结构的数据追加在原数据后面，在left数据集后面追加left2数据集，left2的数据集内容如下：
left2=pd.DataFrame([[1,'陈一'],[2,'周二']],columns=['编号','姓名']) left2
left.append(left2)
2、不同结构数据追加
不同结构数据追加，原数据没有的列会增加，没有对应内容的会为空NaN。
如：left3的数据集列有"编号"、“姓名”、“工资”
left3=pd.DataFrame([[8,'孙八',10000],[9,'何九',15000]],columns=['编号','姓名','工资']) left3
left.append(left3)
当left后追加left3后的数据集会增加“工资列”，没有对应内容的会为空。
3、追加合并多个数据集
append参数可带数据集列表，可以将多个数据集追加到原数据集
如我们将left2和left3都追加到left
left.append([left2,left3])
五、combine_first
combine_first可用于合并重复数据，用其他数据集填充没有的数据。如一个DataFrame数据集中出现了缺失数据，就可以用其他DataFrame数据集中的数据进行填充。语法格式如下：
combine_first(other) #只有一个参数other，该参数用于接收填充缺失值的DataFrame对象。
如left数据集中没有"工资"的数据，我们可以用right数据集有的数据去填充left数据集中的数据。
left.combine_first(right) #用right去填充left
六、update
update和combine_first比较类似，区别在于：
1、填充合并方式稍有差异
combine_first：如果s1中c的值为空，用s2的值替换，否则保留s1的值
update：如果s2中的值不为空，那么替换s1，否则保留s1的值
2、update是更新原数据，combine_first会返回一个填充后的新数据集，对原数据不做更新。
left.update(right) #用right的数据更新left中的数据。
至此，本文介绍了pandas的多种数据合并与拼接方法，并介绍了每种方法的异同，通过pandas的数据处理可以应付日常数据处理中大部分的数据处理工作。
数据集及源代码见：https://github.com/xiejava1018/pandastest.git
总结
到此这篇关于python pandas数据处理教程之合并与拼接的文章就介绍到这了,更多相关pandas数据合并与拼接内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！
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