Pandas数据合并与拼接的5种方法
pandas数据处理功能强大,可以方便的实现数据的合并与拼接,具体是如何实现的呢?
一、DataFrame.concat:沿着一条轴,将多个对象堆叠到一起
语法:
concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,
keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, copy=True):
pd.concat()只是单纯的把两个表拼接在一起,参数axis是关键,它用于指定合并的轴是行还是列,axis默认是0。
axis=0代表纵向合并;
axis=1代表横向合并。
参数介绍:
objs:需要连接的对象集合,一般是列表或字典;
axis:连接轴向;
join:参数为‘outer’或‘inner’;
ignore_index=True:重建索引
举例:
默认纵向拼接
横向全拼接(默认索引全保留)
横向关联拼接(只保留左右都存在的索引行)
二、DataFrame.merge:类似 vlookup
语法:
merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,