如何使用Pandas连接具有相同列的数据集并选择一个

连接具有相同列的数据集是数据分析中的一个重要环节，而Pandas库提供了许多方法来完成这个任务。本次攻略将详细讲解如何使用Pandas连接具有相同列的数据集并选择一个。

1. DataFrame的连接方式

Pandas提供两个连接DataFrame的函数concat()和merge()。它们都可以基于相同的列连接两个或多个DataFrame对象。

（1）concat()函数连接DataFrame

Pandas提供的concat()函数可以连接具有相同列名的DataFrame对象，其常用的参数如下：

• objs: 可以是DataFrame、Series、列表、元组、字典，其中列表表示多个DataFrame对象。
• axis: 指定沿哪个方向进行连接（默认为0，即按行连接）。
• join: 指定连接方式，包括inner、outer、left和right。
• keys: 指定连接后新的DataFrame中的多级索引值。

示例代码如下：

# 导入pandas库
import pandas as pd

# 创建两个DataFrame对象df1和df2
df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3], 'name': ['张三', '李四', '王五']})
df2 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 4], 'salary': [3000, 4000, 5000]})

# 在行方向上连接
df_concat = pd.concat([df1, df2], axis=0, join='outer', ignore_index=True)
print('使用concat()函数连接DataFrame:\n', df_concat)

运行结果如下：

使用concat()函数连接DataFrame:
    id name  salary
0   1   张三     NaN
1   2   李四     NaN
2   3   王五     NaN
3   1  NaN  3000.0
4   2  NaN  4000.0
5   4  NaN  5000.0

从运行结果可以看出，concat()函数连接的DataFrame中包含两个DataFrame的列，并根据id列进行了连接。

（2）merge()函数连接DataFrame

Pandas提供的merge()函数也可以连接具有相同列名的DataFrame对象，具体用法如下：

• left: 第一个DataFrame对象。
• right: 第二个DataFrame对象。
• how: 连接方式，包括inner、outer、left和right。
• on: 指定连接的列名。
• left_on：该参数用于指定第一个DataFrame需要连接的列名。
• right_on: 该参数用于指定第二个DataFrame需要连接的列名。

示例代码如下：

# 导入pandas库
import pandas as pd

# 创建两个DataFrame对象df1和df2
df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3], 'name': ['张三', '李四', '王五']})
df2 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 4], 'salary': [3000, 4000, 5000]})

# 使用merge()函数连接
df_merge = pd.merge(df1, df2, how='outer', on='id')
print('使用merge()函数连接DataFrame:\n', df_merge)

运行结果如下：

使用merge()函数连接DataFrame:
    id name  salary
0   1   张三  3000.0
1   2   李四  4000.0
2   3   王五     NaN
3   4  NaN  5000.0

从运行结果可以看出，merge()函数连接的DataFrame中包含两个DataFrame的列，并根据id列进行了连接。

1. 选择其中一个DataFrame的特定列

在连接完成后，有时需要选择其中一个DataFrame的特定列，可以使用DataFrame的loc属性或链式操作的方式实现。

示例代码如下：

# 导入pandas库
import pandas as pd

# 创建两个DataFrame对象df1和df2
df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3], 'name': ['张三', '李四', '王五']})
df2 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 4], 'salary': [3000, 4000, 5000]})

# 使用merge()函数连接
df_merge = pd.merge(df1, df2, how='outer', on='id')

# 选择df_merge中的id和salary两列
df_select = df_merge.loc[:, ['id', 'salary']]
print('选择其中一个DataFrame的特定列:\n', df_select)

运行结果如下：

选择其中一个DataFrame的特定列:
    id  salary
0   1  3000.0
1   2  4000.0
2   3     NaN
3   4  5000.0

从运行结果可以看出，通过loc属性选择了df_merge中的id和salary两列。