【导语】 学过Excel和MySQL,Pandas后，你会发现它们的都能处理数据，只是实现方式不同罢了，互相能起到互补的作用。那么，在工作中，工具没有好坏之分，只要能解决问题，都是好工具，关键是我们怎么用。那么本篇文章，主要总结在python中如何合并数据，如何利用pandas实现多表连接查询。
一、Pandas合并数据
1、concat()
我们可以通过DataFrame或Series类型的concat方法，来进行连接操作，连接时，会根据索引进行对齐。
- axis：指定连接轴，默认为0(上下)；1(左右)【axis=0/1】
-
join：指定连接方式，默认为外连接。【join='outer'：并集，join='inner'：交集】
- keys：可以用来区分不同的数据组，形成层级索引，如：【keys=["df1","df2"])】
- join_axes：指定连接结果集中保留的索引。默认全部保留，如:【join_axes=[df1.columns]】
- ignore_index：忽略原来连接的索引，创建新的整数序列索引，默认为False
- sort：concat之后，是否按照列索引排序，sort=True/False
df1=pd.DataFrame({"date":[2015,2016,2017,2018,2019],"x1":[2000,3000,5000,8000,10000],"x2":[np.nan,"d","d","c","c"]})
df2=pd.DataFrame({'date':[2017,2018,2019,2020],"y1":[1000,2000,3000,2000]})
# display(df1,df2)
df3=pd.concat([df1,df2],keys=["df1","df2"])
display(df3)
#索引层级索引元素时，先外再内
df3.loc["df2",3].loc["y1"]
2、merge()
通过pandas或DataFrame的merge方法，可以进行两个DataFrame的连接，这种连接类似于SQL中对两张表进行的join连接。
-
how：指定连接方式。可以是inner, outer, left, right，默认为inner。
- on：指定连接使用的列（该列必须同时出现在两个DataFrame中,如果指定两个不同列名，可用left_on/right_on），默认使用两个DataFrame中的所有同名列进行连接。
- left_index / right_index：是否将左边（右边）DataFrame中的索引作为连接列，默认为False。
- suffixes：当两个DataFrame列名相同时，指定每个列名的后缀（用来区分），默认为x与y。
df1=pd.DataFrame({"date":[2015,2016,2017,2018,2019],"x1":[2000,3000,5000,8000,10000],"x2":[np.nan,"d","d","c","c"]})
df2=pd.DataFrame({'date':[2017,2018,2019,2020],"y1":[1000,2000,3000,2000]})
# display(df1,df2)
df3=df1.merge(df2,on="date")
display(df3)
df1=pd.DataFrame({"date":[2015,2016,2017,2018,2019],"x1":[2000,3000,5000,8000,10000],"x2":[np.nan,"d","d","c","c"]})
df2=pd.DataFrame({'date':[2017,2018,2019,2020],"y1":[1000,2000,3000,2000]})
# display(df1,df2)
df3=df1.merge(df2,how='left',on="date")
display(df3)
二、Python合并数据
1、append
在对行进行连接时，也可以使用Series或DataFrame的append方法。append是concat的简略形式,只不过只能在axis=0上进行合并。
df1=pd.DataFrame({"date":[2015,2016,2017,2018,2019],"x1":[2000,3000,5000,8000,10000],"x2":[np.nan,"d","d","c","c"]})
df2=pd.DataFrame({'date':[2017,2018,2019,2020],"y1":[1000,2000,3000,2000]})
# display(df1,df2)
df3=df1.append(df2)
display(df3)
2、join
与merge方法类似，但是默认使用索引进行连接。
- how：指定连接方式。可以是inner, outer, left, right，默认为left。
- on：设置当前DataFrame对象使用哪个列与参数对象的索引进行连接。
- lsuffix / rsuffix：当两个DataFrame列名相同时，指定每个列名的后缀（用来区分），如果不指定，列名相同会产生错误。
- join与merge类似，都是进行两张表的连接。
不同点：
- merge默认进行的内连接（inner），join默认进行的左外连接（left）。
- 当出现同名字段（列索引）时，merge可以自动补后缀（_x, _y），但是join不会自动补后缀，而是会产生错误。
- merge默认使用同名的列进行等值连接。join默认使用左右两表的索引进行连接。
- merge中on参数，指定两张表中共同的字段，而join中on参数，仅指定左表中的字段（右表依然使用索引）。
- merge与join侧重点不同，merge侧重的是使用字段进行连接，而join侧重的是使用索引进行连接。
df1=pd.DataFrame({"date":[2015,2016,2017,2018,2019],"x1":[2000,3000,5000,8000,10000],"x2":[np.nan,"d","d","c","c"]})
df2=pd.DataFrame({'date':[2017,2018,2019,2020],"y1":[1000,2000,3000,2000]})
# display(df1,df2)
df3=df1.join(df2,how='left',lsuffix='_x',rsuffix='_y')
#根据索引对齐
display(df3)
希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，每天进步一点点，加油。
