图解pandas数据合并:concat+join+append

发布网友发布时间：2024-09-08 18:19

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热心网友时间：2024-11-14 08:34

公众号：尤而小屋作者：Peter 编辑：Peter

大家好，本文将深入探讨pandas中的数据合并操作，包括concat、join和append函数的使用。这三种方法在数据分析中扮演着重要角色，特别是当需要对多个数据集进行整合时。

concat

concat函数是默认沿纵轴合并数据，但可以通过axis参数调整。如果数据框中存在缺失值，非匹配字段会显示为NaN。ignore_index参数影响索引，而join和keys则用于设定合并方式和索引命名。

join用于确定交集(inner)或并集(outer)。默认为outer，保留所有字段。lsuffix和rsuffix参数用于指定相同字段的后缀，若不指定则可能导致错误。how参数可控制合并方向，如left或right。

合并多个DataFrame时，可以分步进行，先合并部分数据，再与后续数据融合。merge函数与how="outer"参数结合，可以实现全连接。

append函数用于追加数据，新数据列若与已有列名称冲突，将作为新列添加。ignore_index可用于重置索引，而verify_integrity参数在创建相同索引时有严格验证。

实战应用

通过合并数据，如从Excel中的订单表、订单商品表和商品信息表，可以实现如分析不同水果的销量和订单数，或不同区域的水果销售额和客户数等业务需求。

总结来说，熟练掌握pandas的merge、concat、join和append，能有效处理数据合并，为数据分析提供强大工具。无论数据源来自何处，这四种方法都能帮助我们高效地整合数据，为后续分析奠定基础。