在许多应用中，数据可能来自不同的渠道，在数据处理的过程中常常需要将这些数据集进行组合合并拼接，形成更加丰富的数据集。pandas提供了多种方法完全可以满足数据处理的常用需求。具体来说包括有join、merge、concat、append等。

一般来说

下面就来逐一介绍每个方法

一、join

join主要用于基于索引的横向合并拼接
在介绍pandas的join之前我们来看一下SQL对数据集join的几种模式。如果大家对SQL比较熟悉的话应该对SQL操作数据集进行各种合并拼接印象深刻。SQL中各种JOIN的方法如下：

pandas的join实现了left join、right jion、inner join、out jion常用的4中join方法
来自官网的参数说明：

dataframe.join(other,  # 待合并的另一个数据集
                   on=None,  # 连接的键
                   how='left',   # 连接方式：‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’ 默认是left
                   lsuffix='',  # 左边（第一个）数据集相同键的后缀
                   rsuffix='',  # 第二个数据集的键的后缀
                   sort=False)  # 是否根据连接的键进行排序；默认False

我们来看下实例，有两个数据集一个是人员姓名，一个是人员的工资

left=pd.DataFrame(['张三','李四','王五','赵六','钱七'], index=[3,4,5,6,7],columns=['姓名'])
right=pd.DataFrame([13000,15000,9000,8600,10000], index=[3,4,5,6,8],columns=['工资'])

注意，left和right的数据集分别都指定了index，因为join主要用于基于索引的横向合并拼接。

1、left join

left.join(right)  #默认how='left'

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jion操作默认是left jion的操作，可以看到left索引为7姓名为钱七，在right中没有索引为7的对应所以显示left的姓名但right的工资为NaN，right中索引为8的数据在left中没有索引为8的，所以没有显示。left join合并left的数据
left join 如下图所示

2、right join

left.join(right,how='right')

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右链接合并时可以看到，left的数据集没有索引为8的项，所以索引为8的项显示right数据集的工资数据但姓名为NaN，在left中索引为7的项因为right中不存在，所以没有显示。right join合并right的数据
right join 如下图所示

3、inner join

left.join(right,how='inner')

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内链接合并时，可以看到left数据集中的索引为7姓名为钱七因为在right数据集中找不到对应的索引，right数据集中索引为8的在left找不到对应的索引所以内连接合并时索引7和8都没有进行合并，inner join只合并两个数据集共有的数据
inner join 如下图所示

4、out join

left.join(right,how='outer')

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外链接合并时，可以看到不管是left中的数据还是right中的数据都进行了合并。right join合并两个数据集中所有的数据。
outer join 如下图所示

join很简单，但是它有局限性，因为它只能根据索引来合并。不能指定键来进行合并。比如我要根据编号和姓名来合并，join就比较难办了。但是pandas提供了merge的方法，可以指定列来进行合并拼接。

二、merge

merge最常用，主要用户基于指定列和横向合并拼接，语法如下：

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

我们来看下面的数据集，在上面的数据集中left数据集加入了员工的编号，right数据集加入了编号及姓名。索引就按默认的索引。

left=pd.DataFrame([[3,'张三'],[4,'李四'],[5,'王五'],[6,'赵六'],[7,'钱七']],
columns=['编号','姓名'])

right=pd.DataFrame([[3,'张三',13000],[4,'李四',15000],[5,'王五',9000],[6,'赵六',8600],[8,'孙八',10000]],
columns=['编号','姓名','工资'])

pd.merge(left,right)

没有指定连接键，默认用重叠列名，没有指定连接方式，默认inner内连接（取left和right编号和姓名的交集）
和join一样通过how来指定连接方式如：

pd.merge(left,right,how='left')

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how的连接方式和join一样支持left、right、inner、outer
merge还可以指定多个列进行合并链接，也就是和SQL一样设置多个关联的列。

pd.merge(left,right,how='outer',on=['编号','姓名'])

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如果两个对象的列名不同，可以使用left_on，right_on分别指定，如我们把right数据集的“编码”列标签改成“ID”后如果需要left数据集的"编号"和right数据集的"ID"进行关联

right=pd.DataFrame([[3,'张三',13000],[4,'李四',15000],[5,'王五',9000],[6,'赵六',8600],[8,'孙八',10000]],columns=['ID','姓名','工资'])

pd.merge(left,right,how='outer',left_on='编号',right_on='ID')

虽然说merge已经很强大了，但是pandas愿意给你更多，它提供了concat，可以实现横向和纵向的合并与拼接。也就是说不但实现了SQL中的join还实现了union

三、concat

concat() 函数用于沿某个特定的轴执行连接操作，语法如下：

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

来看具体的例子

left2=pd.DataFrame([[1,'陈一'],[2,'周二']],columns=['编号','姓名'])

1、纵向合并

concat默认纵向拼接，我们要在left1数据集的基础上把left2数据集给合并上去，很简单用concat直接就可以合并。

df=pd.concat([left,left2])

2、横向合并

df_outer=pd.concat([left,right],axis=1,join='outer')#外链接
df_inner=pd.concat([left,right],axis=1,join='inner')#内链接

注意：因为concat的链接和join一样是通过索引来链接合并，并不能指定通过某个特定的列来链接进行合并，所以看到的合并后的数据集left和right的编号和姓名是错位的。

如果要根据编号来关联可以指定编号作为索引再进行横向合并，这样就没有问题了。

left.index=left['编号'].values
right.index=right['编号'].values
df_outer=pd.concat([left,right],axis=1,join='outer')
df_inner=pd.concat([left,right],axis=1,join='inner')

四、append

df.append 可以将其他行附加到调用方的末尾，并返回一个新对象。它是最简单常用的数据合并方式。语法如下：

df.append(self, other, ignore_index=False,verify_integrity=False, sort=False)

其中：

• other 是它要追加的其他 DataFrame 或者类似序列内容
• ignore_index 如果为 True 则重新进行自然索引
• verify_integrity 如果为 True 则遇到重复索引内容时报错
• sort 进行排序

来看下面的例子：

1、同结构数据追加

将同结构的数据追加在原数据后面，在left数据集后面追加left2数据集，left2的数据集内容如下：

left2=pd.DataFrame([[1,'陈一'],[2,'周二']],columns=['编号','姓名'])
left2

left.append(left2)

2、不同结构数据追加

不同结构数据追加，原数据没有的列会增加，没有对应内容的会为空NaN。
如：left3的数据集列有"编号"、"姓名"、"工资"

left3=pd.DataFrame([[8,'孙八',10000],[9,'何九',15000]],columns=['编号','姓名','工资'])
left3

left.append(left3)

当left后追加left3后的数据集会增加“工资列”，没有对应内容的会为空。

3、追加合并多个数据集

append参数可带数据集列表，可以将多个数据集追加到原数据集
如我们将left2和left3都追加到left

left.append([left2,left3])

五、combine_first

combine_first可用于合并重复数据，用其他数据集填充没有的数据。如一个DataFrame数据集中出现了缺失数据，就可以用其他DataFrame数据集中的数据进行填充。语法格式如下：

combine_first(other) #只有一个参数other，该参数用于接收填充缺失值的DataFrame对象。

如left数据集中没有"工资"的数据，我们可以用right数据集有的数据去填充left数据集中的数据。

left.combine_first(right) #用right去填充left

六、update

update和combine_first比较类似，区别在于：
1、填充合并方式稍有差异
combine_first：如果s1中c的值为空，用s2的值替换，否则保留s1的值
update：如果s2中的值不为空，那么替换s1，否则保留s1的值
2、update是更新原数据，combine_first会返回一个填充后的新数据集，对原数据不做更新。

left.update(right) #用right的数据更新left中的数据。

至此，本文介绍了pandas的多种数据合并与拼接方法，并介绍了每种方法的异同，通过pandas的数据处理可以应付日常数据处理中大部分的数据处理工作。

数据集及源代码见：https://github.com/xiejava1018/pandastest.git

作者博客：http://xiejava.ishareread.com/