Python中Pandas数据合并函数有哪些
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这篇文章主要介绍Python中Pandas数据合并函数有哪些，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
1. concat
concat是pandas中专门用于数据连接合并的函数，功能非常强大，支持纵向合并和横向合并，默认情况下是纵向合并，具体可以通过参数进行设置。
pd.concat( objs: 'Iterable[NDFrame] | Mapping[Hashable, NDFrame]', axis=0, join='outer', ignore_index: 'bool' = False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity: 'bool' = False, sort: 'bool' = False, copy: 'bool' = True,) -> 'FrameOrSeriesUnion'在函数方法中，各参数含义如下：
objs: 用于连接的数据，可以是DataFrame或Series组成的列表
axis=0 : 连接的方式，默认为0也就是纵向连接，可选 1 为横向连接
join='outer'：合并方式，默认为 inner也就是交集，可选 outer 为并集
ignore_index: 是否保留原有的索引
keys=None：连接关系，使用传递的值作为一级索引
levels=None：用于构造多级索引
names=None：索引的名称
verify_integrity: 检测索引是否重复，如果为True则有重复索引会报错
sort: 并集合并方式下，对columns排序
copy: 是否深度拷贝
接下来，我们就对该函数功能进行演示
基础连接
In [1]: import pandas as pdIn [2]: s1 = pd.Series(['a', 'b'])In [3]: s2 = pd.Series(['c', 'd'])In [4]: s1Out[4]: 0 a1 bdtype: objectIn [5]: s2Out[5]: 0 c1 ddtype: objectIn [6]: pd.concat([s1, s2])Out[6]: 0 a1 b0 c1 ddtype: objectIn [7]: df1 = pd.DataFrame([['a', 1], ['b', 2]], ...: columns=['letter', 'number'])In [8]: df2 = pd.DataFrame([['c', 3], ['d', 4]], ...: columns=['letter', 'number'])In [9]: pd.concat([df1, df2])Out[9]: letter number0 a 11 b 20 c 31 d 4横向连接
In [10]: pd.concat([df1, df2], axis=1)Out[10]: letter number letter number0 a 1 c 31 b 2 d 4默认情况下，concat是取并集，如果两个数据中有个数据没有对应行或列，则会填充为空值NaN。
合并交集
In [11]: df3 = pd.DataFrame([['c', 3, 'cat'], ['d', 4, 'dog']], ...: columns=['letter', 'number', 'animal'])In [12]: df1Out[12]: letter number0 a 11 b 2In [13]: df3Out[13]: letter number animal0 c 3 cat1 d 4 dogIn [14]: pd.concat([df1, df3], join='inner')Out[14]: letter number0 a 11 b 20 c 31 d 4索引重置（不保留原有索引）
In [15]: pd.concat([df1, df3], join='inner', ignore_index=True)Out[15]: letter number0 a 11 b 22 c 33 d 4# 以下方式和上述的输出结果等价In [16]: pd.concat([df1, df3], join='inner').reset_index(drop=True)Out[16]: letter number0 a 11 b 22 c 33 d 4指定索引
In [17]: pd.concat([df1, df3], keys=['df1','df3'])Out[17]: letter number animaldf1 0 a 1 NaN 1 b 2 NaNdf3 0 c 3 cat 1 d 4 dogIn [18]: pd.concat([df1, df3], keys=['df1','df3'], names=['df名称','行ID'])Out[18]: letter number animaldf名称 行ID df1 0 a 1 NaN 1 b 2 NaNdf3 0 c 3 cat 1 d 4 dog检测重复
如果索引出现重复，则无法通过检测，会报错
In [19]: pd.concat([df1, df3], verify_integrity=True)Traceback (most recent call last):...ValueError: Indexes have overlapping values: Int64Index([0, 1], dtype='int64')合并并集下columns排序
In [21]: pd.concat([df1, df3], sort=True)Out[21]: animal letter number0 NaN a 11 NaN b 20 cat c 31 dog d 4DataFrame与Series合并
In [22]: pd.concat([df1, s1])Out[22]: letter number 00 a 1.0 NaN1 b 2.0 NaN0 NaN NaN a1 NaN NaN bIn [23]: pd.concat([df1, s1], axis=1)Out[23]: letter number 00 a 1 a1 b 2 b# 新增列一般可选以下两种方式In [24]: df1.assign(新增列=s1)Out[24]: letter number 新增列0 a 1 a1 b 2 bIn [25]: df1['新增列'] = s1In [26]: df1Out[26]: letter number 新增列0 a 1 a1 b 2 b以上就concat函数方法的一些功能，相比之下，另外一个函数append也可以用于数据追加（纵向合并）
2. append
append主要用于追加数据，是比较简单直接的数据合并方式。
df.append( other, ignore_index: 'bool' = False, verify_integrity: 'bool' = False, sort: 'bool' = False,) -> 'DataFrame'在函数方法中，各参数含义如下：
other: 用于追加的数据，可以是DataFrame或Series或组成的列表
ignore_index: 是否保留原有的索引
verify_integrity: 检测索引是否重复，如果为True则有重复索引会报错
sort: 并集合并方式下，对columns排序
接下来，我们就对该函数功能进行演示
基础追加
In [41]: df1.append(df2)Out[41]: letter number0 a 11 b 20 c 31 d 4In [42]: df1.append([df1,df2,df3])Out[42]: letter number animal0 a 1 NaN1 b 2 NaN0 a 1 NaN1 b 2 NaN0 c 3 NaN1 d 4 NaN0 c 3 cat1 d 4 dogcolumns重置（不保留原有索引）
In [43]: df1.append([df1,df2,df3], ignore_index=True)Out[43]: letter number animal0 a 1 NaN1 b 2 NaN2 a 1 NaN3 b 2 NaN4 c 3 NaN5 d 4 NaN6 c 3 cat7 d 4 dog检测重复
如果索引出现重复，则无法通过检测，会报错
In [44]: df1.append([df1,df2], verify_integrity=True)Traceback (most recent call last):...ValueError: Indexes have overlapping values: Int64Index([0, 1], dtype='int64')索引排序
In [46]: df1.append([df1,df2,df3], sort=True)Out[46]: animal letter number0 NaN a 11 NaN b 20 NaN a 11 NaN b 20 NaN c 31 NaN d 40 cat c 31 dog d 4追加Series
In [49]: s = pd.Series({'letter':'s1','number':9})In [50]: sOut[50]: letter s1number 9dtype: objectIn [51]: df1.append(s)Traceback (most recent call last):...TypeError: Can only append a Series if ignore_index=True or if the Series has a nameIn [53]: df1.append(s, ignore_index=True)Out[53]: letter number0 a 11 b 22 s1 9追加字典
这个在爬虫的时候比较好使，每爬取一条数据就合并到DataFrame类似数据中存储起来
In [54]: dic = {'letter':'s1','number':9}In [55]: df1.append(dic, ignore_index=True)Out[55]: letter number0 a 11 b 22 s1 93. merge
merge函数方法类似SQL里的join，可以是pd.merge或者df.merge，区别就在于后者待合并的数据是
pd.merge( left: 'DataFrame | Series', right: 'DataFrame | Series', how: 'str' = 'inner', on: 'IndexLabel | None' = None, left_on: 'IndexLabel | None' = None, right_on: 'IndexLabel | None' = None, left_index: 'bool' = False, right_index: 'bool' = False, sort: 'bool' = False, suffixes: 'Suffixes' = ('_x', '_y'), copy: 'bool' = True, indicator: 'bool' = False, validate: 'str | None' = None,) -> 'DataFrame'在函数方法中，关键参数含义如下：
left: 用于连接的左侧数据
right: 用于连接的右侧数据
how: 数据连接方式，默认为 inner，可选outer、left和right
on: 连接关键字段，左右侧数据中需要都存在，否则就用left_on和right_on
left_on: 左侧数据用于连接的关键字段
right_on: 右侧数据用于连接的关键字段
left_index: True表示左侧索引为连接关键字段
right_index: True表示右侧索引为连接关键字段
suffixes: ‘Suffixes’ = (’_x’, ‘_y’),可以自由指定，就是同列名合并后列名显示后缀
indicator: 是否显示合并后某行数据的归属来源
接下来，我们就对该函数功能进行演示
基础合并
In [55]: df1 = pd.DataFrame({'key': ['foo', 'bar', 'bal'], ...: 'value2': [1, 2, 3]})In [56]: df2 = pd.DataFrame({'key': ['foo', 'bar', 'baz'], ...: 'value1': [5, 6, 7]})In [57]: df1.merge(df2)Out[57]: key value2 value10 foo 1 51 bar 2 6其他连接方式
In [58]: df1.merge(df2, how='left')Out[58]: key value2 value10 foo 1 5.01 bar 2 6.02 bal 3 NaNIn [59]: df1.merge(df2, how='right')Out[59]: key value2 value10 foo 1.0 51 bar 2.0 62 baz NaN 7In [60]: df1.merge(df2, how='outer')Out[60]: key value2 value10 foo 1.0 5.01 bar 2.0 6.02 bal 3.0 NaN3 baz NaN 7.0In [61]: df1.merge(df2, how='cross')Out[61]: key_x value2 key_y value10 foo 1 foo 51 foo 1 bar 62 foo 1 baz 73 bar 2 foo 54 bar 2 bar 65 bar 2 baz 76 bal 3 foo 57 bal 3 bar 68 bal 3 baz 7指定连接键
可以指定单个连接键，也可以指定多个连接键
In [62]: df1 = pd.DataFrame({'lkey1': ['foo', 'bar', 'bal'], ...: 'lkey2': ['a', 'b', 'c'], ...: 'value2': [1, 2, 3]})In [63]: df2 = pd.DataFrame({'rkey1': ['foo', 'bar', 'baz'], ...: 'rkey2': ['a', 'b', 'c'], ...: 'value2': [5, 6, 7]}) In [64]: df1Out[64]: lkey1 lkey2 value20 foo a 11 bar b 22 bal c 3In [65]: df2Out[65]: rkey1 rkey2 value20 foo a 51 bar b 62 baz c 7In [66]: df1.merge(df2, left_on='lkey1', right_on='rkey1')Out[66]: lkey1 lkey2 value2_x rkey1 rkey2 value2_y0 foo a 1 foo a 51 bar b 2 bar b 6In [67]: df1.merge(df2, left_on=['lkey1','lkey2'], right_on=['rkey1','rkey2'])Out[67]: lkey1 lkey2 value2_x rkey1 rkey2 value2_y0 foo a 1 foo a 51 bar b 2 bar b 6指定索引为键
Out[68]: df1.merge(df2, left_index=True, right_index=True)Out[68]: lkey1 lkey2 value2_x rkey1 rkey2 value2_y0 foo a 1 foo a 51 bar b 2 bar b 62 bal c 3 baz c 7设置重复列后缀
In [69]: df1.merge(df2, left_on='lkey1', right_on='rkey1', suffixes=['左','右'])Out[69]: lkey1 lkey2 value2左 rkey1 rkey2 value2右0 foo a 1 foo a 51 bar b 2 bar b 6连接指示
新增一列用于显示数据来源
In [70]: df1.merge(df2, left_on='lkey1', right_on='rkey1', suffixes=['左','右'], how='outer', ...: indicator=True ...: )Out[70]: lkey1 lkey2 value2左 rkey1 rkey2 value2右 _merge0 foo a 1.0 foo a 5.0 both1 bar b 2.0 bar b 6.0 both2 bal c 3.0 NaN NaN NaN left_only3 NaN NaN NaN baz c 7.0 right_only4. join
join就有点想append之于concat，用于数据合并
df.join( other: 'FrameOrSeriesUnion', on: 'IndexLabel | None' = None, how: 'str' = 'left', lsuffix: 'str' = '', rsuffix: 'str' = '', sort: 'bool' = False,) -> 'DataFrame'在函数方法中，关键参数含义如下：
other: 用于合并的右侧数据
on: 连接关键字段，左右侧数据中需要都存在，否则就用left_on和right_on
how: 数据连接方式，默认为 inner，可选outer、left和right
lsuffix: 左侧同名列后缀
rsuffix：右侧同名列后缀
接下来，我们就对该函数功能进行演示
In [71]: df = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3', 'K4', 'K5'], ...: 'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5']})In [72]: other = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2'], ...: 'B': ['B0', 'B1', 'B2']})In [73]: dfOut[73]: key A0 K0 A01 K1 A12 K2 A23 K3 A34 K4 A45 K5 A5In [74]: otherOut[74]: key B0 K0 B01 K1 B12 K2 B2In [75]: df.join(other, on='key')Traceback (most recent call last):...ValueError: You are trying to merge on object and int64 columns. If you wish to proceed you should use pd.concat如果想用key关键字， 则需要key是索引。。。
指定key
In [76]: df.set_index('key').join(other.set_index('key'))Out[76]: A Bkey K0 A0 B0K1 A1 B1K2 A2 B2K3 A3 NaNK4 A4 NaNK5 A5 NaNIn [77]: df.join(other.set_index('key'), on='key')Out[77]: key A B0 K0 A0 B01 K1 A1 B12 K2 A2 B23 K3 A3 NaN4 K4 A4 NaN5 K5 A5 NaN指定重复列后缀
In [78]: df.join(other, lsuffix='_左', rsuffix='右')Out[78]: key_左 A key右 B0 K0 A0 K0 B01 K1 A1 K1 B12 K2 A2 K2 B23 K3 A3 NaN NaN4 K4 A4 NaN NaN5 K5 A5 NaN NaN其他参数就不多做介绍了，和merge基本一样。
5. combine
在数据合并的过程中，我们可能需要对对应位置的值进行一定的计算，pandas提供了combine和combine_first函数方法来进行这方面的合作操作。
df.combine( other: 'DataFrame', func, fill_value=None, overwrite: 'bool' = True,) -> 'DataFrame'比如，数据合并的时候取单元格最小的值
In [79]: df1 = pd.DataFrame({'A': [0, 0], 'B': [4, 4]})In [80]: df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 1], 'B': [3, 3]})In [81]: df1Out[81]: A B0 0 41 0 4In [82]: df2Out[82]: A B0 1 31 1 3In [83]: take_smaller = lambda s1, s2: s1 if s1.sum() < s2.sum() else s2In [84]: df1.combine(df2, take_smaller)Out[84]: A B0 0 31 0 3# 也可以调用numpy的函数In [85]: import numpy as npIn [86]: df1.combine(df2, np.minimum)Out[86]: A B0 0 31 0 3fill_value填充缺失值
In [87]: df1 = pd.DataFrame({'A': [0, 0], 'B': [None, 4]})In [87]: df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 1], 'B': [3, 3]})In [88]: df1Out[88]: A B0 0 NaN1 0 4.0In [89]: df2Out[89]: A B0 1 31 1 3In [90]: df1.combine(df2, take_smaller, fill_value=-88)Out[90]: A B0 0 -88.01 0 4.0overwrite=False保留
In [91]: df1 = pd.DataFrame({'A': [0, 0], 'B': [4, 4]})In [92]: df2 = pd.DataFrame({'B': [3, 3], 'C': [-10, 1], }, index=[1, 2])In [93]: df1Out[93]: A B0 0 41 0 4In [94]: df2Out[94]: B C1 3 -102 3 1In [95]: df1.combine(df2, take_smaller)Out[95]: A B C0 NaN NaN NaN1 NaN 3.0 -10.02 NaN 3.0 1.0# 保留A列原有的值In [96]: df1.combine(df2, take_smaller, overwrite=False)Out[96]: A B C0 0.0 NaN NaN1 0.0 3.0 -10.02 NaN 3.0 1.0另外一个combine_first
df.combine_first(other: 'DataFrame') -> 'DataFrame'当df中元素为空采用other里的进行替换，结果为并集合并
In [97]: df1 = pd.DataFrame({'A': [None, 0], 'B': [None, 4]})In [98]: df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 1], 'B': [3, 3]})In [99]: df1Out[99]: A B0 NaN NaN1 0.0 4.0In [100]: df2Out[100]: A B0 1 31 1 3In [101]: df1.combine_first(df2)Out[101]: A B0 1.0 3.01 0.0 4.0In [102]: df1 = pd.DataFrame({'A': [None, 0], 'B': [4, None]})In [103]: df2 = pd.DataFrame({'B': [3, 3], 'C': [1, 1]}, index=[1, 2])In [104]: df1Out[104]: A B0 NaN 4.01 0.0 NaNIn [105]: df2Out[105]: B C1 3 12 3 1In [106]: df1.combine_first(df2)Out[106]: A B C0 NaN 4.0 NaN1 0.0 3.0 1.02 NaN 3.0 1.0以上是“Python中Pandas数据合并函数有哪些”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注编程网行业资讯频道！
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