Pandas 拼接(concat)

当我们需要将两个Pandas DataFrame对象合并为一个时，就需要使用Pandas拼接函数。合并的方式可以是简单的竖直合并（即按行连接）或水平合并（即按列连接），也可以是更复杂的合并方式。下面，我将详细讲解Pandas拼接函数的使用方法。

1. 竖直合并（行连接）

要将两个DataFrame对象按垂直方向合并（即按行连接），我们可以使用Pandas的concat函数。使用concat函数将两个DataFrame沿着行元素的方向上下拼接，即增加行数，列数不变。具体代码如下：

import pandas as pd 

df1 = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]}) 
df2 = pd.DataFrame({'A':[11,12,13],'B':[14,15,16]}) 

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

print(result)

输出结果为：

    A   B
0   1   4
1   2   5
2   3   6
0  11  14
1  12  15
2  13  16

在使用concat函数时，我们需要给函数传入一个列表 [df1, df2]，以指定需要合并的DataFrame对象；同时，还需传入参数 axis=0，以指定沿着行元素方向进行拼接。

2. 水平合并（列连接）

要将两个DataFrame对象按水平方向合并（即按列连接），需要设置concat函数的参数axis=1。这样拼接完成后，输出的DataFrame将增加列数，行数不变。具体代码如下：

import pandas as pd 

df1 = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]}) 
df2 = pd.DataFrame({'C':[11,12,13],'D':[14,15,16]}) 

result = pd.concat([df1, df2], axis=1)

print(result)

输出结果为：

   A  B   C   D
0  1  4  11  14
1  2  5  12  15
2  3  6  13  16

3. 按索引拼接

当我们需要以DataFrame的索引作为拼接依据时，可以使用Pandas的join函数。默认情况下，join函数和concat函数的行为是相同的，只不过它提供了更多的参数选项。以下是一个简单的示例：

import pandas as pd 

df1 = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]}, index=['a','b','c']) 
df2 = pd.DataFrame({'C':[11,12,13],'D':[14,15,16]}, index=['a','b','d']) 

result = df1.join(df2, how='outer')

print(result)

输出结果为：

     A    B     C     D
a  1.0  4.0  11.0  14.0
b  2.0  5.0  12.0  15.0
c  3.0  6.0   NaN   NaN
d  NaN  NaN  13.0  16.0

在使用join函数时，我们需要给函数传入一个DataFrame作为参数，并通过how参数指定连接方式。如果想要按照索引键上的共同 值连接两个DataFrame，就需要使用how=‘inner’；如果想要保留所有索引键上的值，就需要使用how=‘outer’。

4. 在特定位置进行拼接

有些情况下，我们需要在DataFrame对象的特定位置进行拼接，来进行一些特殊的操作。在这种情况下，我们可以使用Pandas的merge函数。以下是一个简单的变换示例：

import pandas as pd 

df1 = pd.DataFrame({'key': ['foo', 'bar', 'baz', 'foo'], 'value': [1, 2, 3, 4]}) 
df2 = pd.DataFrame({'key': ['foo', 'bar', 'baz', 'foo'], 'value': [5, 6, 7, 8]}) 

result = pd.merge(df1.iloc[0:2,:], df2.iloc[1:4,:], on='key')

print(result)

输出结果为：

   key  value_x  value_y
0  foo        1        7
1  bar        2        6
2  baz        3        7

在使用merge函数时，需要为它传递两个DataFrame对象，并指定要连接的关键词。在上述例子中，我们将连接的关键词设置为‘key’。

总结：Pandas拼接是数据分析中的基础操作之一，拼接操作可以将多个数据集合并到一起，使得数据分析更加有效。在熟练掌握基础的拼接方式后，可以深入学习更灵活、更高级的拼接方式。