python进行数据合并concat/merge

接下来我将为您提供关于“Python进行数据合并concat/merge”的完整攻略。

什么是数据合并？

在数据分析中，数据往往是以不同的方式存储或分散在不同的文件或数据表中，这时候我们就需要将这些表或文件中的数据进行合并，以便更好地进行分析。数据合并通常指将两个或多个数据表中的数据按照一定的规则进行合并，组成完整的数据集。

concat与merge的区别

在 Pandas 中，有两种常用的数据合并方式：concat 与 merge，它们的用法和效果是有区别的：

• concat：将两个或多个数据表按照轴方向（默认 axis=0，即行方向）进行简单拼接，对于合并数据时只需要做简单拼接的情况，使用 concat 更为简便。
• merge：将两个数据表按照共同的列进行合并，适用于更复杂的数据合并场景，例如，在两个数据表中，需要使用某个列作为连接方式进行合并。

以下是这两种方式的应用场景与使用方法的详细介绍：

① concat 的用法

a. 简单拼接 concat

如果我们想将多个数据表在轴方向（沿着行或列）进行简单的拼接，就可以使用 concat 函数，该函数的语法为：

pd.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False, keys=None, verify_integrity=False, sort=False)

其中，各个参数的含义如下：

• objs：需要拼接的 Pandas 对象，可以是 Series、DataFrame 和 Panel，且长度和维数必须相同。
• axis：指定拼接的轴方向，axis=0 表示按行进行拼接，axis=1 表示按列进行拼接。
• join：指定拼接时是否考虑输入对象中的索引。可选参数为 'inner' 和 'outer'，默认为 'outer'。
• ignore_index：默认为 False，当该值为 True 时，会忽略对象原来的索引值，产生新的索引。
• keys：搭配 multi_index（多层索引）使用。表示为拼合后的对象加上一个额外的层次索引来区分来自每个原始对象的数据。默认是 None，也就是不添加。
• verify_integrity：默认为 False，表示是否检查拼接后的DataFrame/ Series 中是否有重复的行（/列），
• sort：默认为 False。按给定的键（如果合并的轴是 Series）或索引（如果合并的轴是 DataFrame）排序。默认是按照获取的顺序进行连接。设置为 False 时，它会尝试在最终结果中保留输入数据的顺序。

以下是一个简单的示例：

首先，我们创建三个数据表：

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7']})
df3 = pd.DataFrame({'A': ['A8', 'A9', 'A10', 'A11'],'B': ['B8', 'B9', 'B10', 'B11']})

然后，我们将这三个数据表沿着行方向进行拼接：

result = pd.concat([df1, df2, df3])

运行后，我们的 result 结果如下：

    A    B
0  A0  B0
1  A1  B1
2  A2  B2
3  A3  B3
0  A4  B4
1  A5  B5
2  A6  B6
3  A7  B7
0  A8  B8
1  A9  B9
2 A10 B10
3 A11 B11

可以看出，concat 函数将三个数据表在行方向上简单拼接成了一个新的数据表。

b. 连接列 concat

在 concat 函数中，我们还可以通过设置 axis=1，沿着列方向进行拼接。但这种简单拼接方式很容易遇到不同数据类型、数据表结构不同、数据源与数据表的索引命名不一致等问题。那么，如何解决这些问题呢？

在这里，我们可以使用多种技术帮助我们耦合不同数据表：

• join：指定拼接时是否考虑输入对象中的索引，可选参数为 'inner'，'outer'，'left' 和 'right'。
• keys：使用一个列表，将多个 DataFrames 进行拼接后为每个 DataFrame 数据添加一个键，这个键将用作于多层索引的标识符，以帮助我们弄清哪些行来自哪个数据表。

以下是一个示例：

df4 = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
result1 = pd.concat([df1, df4], axis=1, sort=False)

其中，sort=False 表示不按索引排序。运行后，我们的 result1 结果如下：

    A    B    C    D
0  A0  B0  C0  D0
1  A1  B1  C1  D1
2  A2  B2  C2  D2
3  A3  B3  C3  D3

通过 concat 函数，我们实现了 df1 与 df4 数据表列方向上的拼接，生成了新的数据表 result1。

② merge 的用法

在实际的数据处理中，我们需要在两张或多张数据表中进行数据的拼接与整合，此时我们需要以某个基准列为关联列，用 merge 函数实现数据拼接。基准列可以存在于某一个或多个待拼接数据表中。

merge 函数的使用方法如下：

pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=True)

其中，各个参数的含义如下：

• left、right：两个待合并的 DataFrame。
• on：指定两个 DataFrame 共有的列进行合并，这个共有的列一定要在两个 DataFrame 中都出现。
• left_on、right_on：指定左右两个 DataFrame 中合并所需要使用的列名，通常情况下 left_on 和 right_on 的列名是不一样的，因为在 real-world 业务数据中，往往没有统一的列名。当未规定 on 时，就需要手动分别指定 left_on 和 right_on。
• how：表示合并方式，可选参数为 'left'、'right'、'outer' 和 'inner'，默认为 'inner'。
• left_index、right_index：当为 True 时，使用索引而不是列作为合并键。
• sort：默认为 True，表示按照字典顺序排序并识别重复值。设置为 False 将提高性能（但无法识别重复值）。

以下是一个示例：

left = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
right = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'], 'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
result2 = pd.merge(left, right, on='key')

其中，我们通过 Merge 函数将 df1 和 df2 数据表合并，并以 'key' 列为关联字段进行合并。运行后，我们的 result2 结果如下：

  key   A   B   C   D
0  K0  A0  B0  C0  D0
1  K1  A1  B1  C1  D1
2  K2  A2  B2  C2  D2
3  K3  A3  B3  C3  D3

可以看出，Merge 函数将左右两个数据表按照 'key' 列进行合并，生成了新的数据表 result2。

总结

通过以上内容，我们可以总结出以下几个优点：

• concat 函数可以将多个数据表按照轴方向（默认 axis=0，即行方向）进行简单拼接。
• merge 函数可以按照共同的列将两个数据表进行合并，适用于更复杂的数据合并场景。
• concat 函数还可以使用多种技术帮助我们耦合不同数据表，例如对共有的列进行连接。
• 在使用 merge 合并数据时，需要指明两个 DataFrame 共有的的列，或指定左右两个的列名。
• 在 merge 函数中，可以设置 how 参数，指定合并方式。

最后，不管是使用 concat 函数还是 merge 函数，我们都应该在使用之前确保数据的质量和适用性，以避免不必要的错误和问题。