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python進(jìn)行數(shù)據(jù)合并concat/merge

更新時(shí)間：2022年09月16日 17:01:06 作者：瀟灑白羊

這篇文章主要介紹了python進(jìn)行數(shù)據(jù)合并concat/merge，文章圍繞主題展開(kāi)詳細(xì)的內(nèi)容介紹，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴可以參考一下

1、pd.concat

pd.concat 函數(shù)：

拼接的對(duì)象可以是series，還可以是dataframe
拼接對(duì)象的個(gè)數(shù)不受限axis 控制拼接方向（既支持上下拼接，也支持左右拼接）
左右拼接 axis=1，左右拼接的依據(jù)是行索引；上下拼接 axis =0 ,拼接依據(jù)是列名，默認(rèn)是上下拼接
join 指定拼接方法
- join=“inner” 內(nèi)聯(lián),表示保留兩個(gè)表共有的行索引
- join=“outer” 外聯(lián),表示保留兩個(gè)表所有的行索引，默認(rèn)外聯(lián)

#導(dǎo)入需要的包
import pandas as pd

#創(chuàng)建需要的數(shù)據(jù)集：產(chǎn)品表
dict1={"產(chǎn)品編號(hào)":["CP13","CP14","CP15","CP16","CP17"],"產(chǎn)品名稱":["產(chǎn)品A003","產(chǎn)品A004","產(chǎn)品A005","產(chǎn)品A006","產(chǎn)品A007"]}
df1 = pd.DataFrame(dict1)
df1

#創(chuàng)建需要的數(shù)據(jù)集：詳情表
dict2={"訂單編號(hào)":["20220913","20220914","20220915","20220915"],
       "產(chǎn)品編號(hào)":["CP13","CP14","CP15","CP16"],
       "產(chǎn)品銷量":[13,24,45,32],
       "負(fù)責(zé)人":["張三","趙六","李八","李八"]}
df2 = pd.DataFrame(dict2)
df2

pd.concat([df1,df2])#默認(rèn)上下拼接，拼接依據(jù)是列名；默認(rèn)外聯(lián)，保留兩個(gè)表都有的索引信息

pd.concat([df1,df2],ignore_index=True)#重置行索引

#左右拼接的依據(jù)是行索引  axis默認(rèn)是0上下拼接，1為左右拼接；默認(rèn)外聯(lián)（join = 'outer'）
pd.concat([df1,df2],axis=1)

#join指定了拼接方法，內(nèi)聯(lián)，表示保留兩個(gè)表共有的行索引
pd.concat([df1,df2],axis=1,join="inner")

2、 df.append

和concat上下拼接的結(jié)果類似

df1.append(df2)

3、 pd.merge()

拼接對(duì)象是dataframe或者series，左表必須是datafram
拼接的數(shù)量只能是兩個(gè)
拼接方向只能左右拼

#left_on寫(xiě)左表進(jìn)行拼接的字段，right_on寫(xiě)右表要進(jìn)行拼接的字段
pd.merge(df1,df2,left_on="產(chǎn)品編號(hào)",right_on="產(chǎn)品編號(hào)",how = 'right')

#若兩表拼接字段名完全一樣，可寫(xiě)一個(gè)on
pd.merge(df1,df2,on="產(chǎn)品編號(hào)")

4、 df.join

和concat左右拼接的結(jié)果類似

df1.join(df2, lsuffix='_b', rsuffix='_a')

總結(jié)

到此這篇關(guān)于python進(jìn)行數(shù)據(jù)合并concat/merge的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python數(shù)據(jù)合并內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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