pandas中的数据连接和合并方法

       pandas中，有时候需要对多个Series或DataFrame进行连接拼合，对此pandas中一般有三种方法：merge()、join()、concat()。下面一一进行简单的介绍。

       merge()是对DataFrame进行行连接的，对于两个DataFrame，可以用参数on指定用来merge的共同列，也可以利用left_on和right_on分别指定用来merge的列，还可以利用how参数指定merge的方式，how可以为inner、outer、left、right，默认为inner。表示以两者交集方式merge，outer表示并集，left表示以左边的df为准，right表示以右边的df为准；如果指定merge的列元素不是唯一的，是多对多的，则以笛卡尔积的形式merge，保证merge后不遗漏数据；此外，还可以利用left_index和right_index布尔参数进行索引merge，利用sort布尔参数选择是否merge排序等。如下代码示例，df3是df1和df2指定n4以outer并集的方式merge，结果如下，其中merge后之前不存在的数据为NaN。

       如果是直接根据索引进行合并的话，DataFrame有一个直接的join()方法，默认按索引合并，如下代码示例，由于df1和df2中有重叠的列名，所以还需要分别指定lsuffix和rsuffix参数来表示合并后的列名后缀以区分合并后的列名。当然，这里的how默认的是left，此外也可以利用on参数来指定合并的列，默认为None，但如果指定了列，则这个列一定要在df1中存在，可以不在df2中存在，df2中没有指定列的话，默认为df2的索引进行合并。

        join也支持传入一个由dataframe或series组成的列表或者元组，进行多次索引拼接。join单次拼接本质上使用的是merge，如果是多次拼接，那么如果index是unique的话，源码层面使用的是concat，如果不是unique的话，则使用merge进行循环拼接。因此，这里如果有的df有多重索引，有的df是单层索引，merge可以根据level name识别进行拼接，但是concat则会直接将多重索引转为元组组成的单层索引，然后再concat。即如果想要把既有多重索引又有单层索引，而且想让索引根据名称拼接的话，那么不能使用join（因为本质上会使用concat），可以直接使用merge进行循环拼接。

       轴向连接，就是直接将多个Series或者DataFrame按某个轴的方向进行连接。这不同于merge和join，轴向连接不是指定某个列进行合并，而是直接将多个对象沿着指定的轴进行堆叠，不管这个轴的索引上多个对象是否有重复值。如下代码示例，先是把df1和df2沿着轴1方向进行合并，得到df4。这里指定了参数keys，表示给df1和df2赋名，会在合并后体现出来；df5是沿着0轴方向合并，结果如下所示，可以看出，concat()实际上就是沿着某个轴进行堆叠。此外concat()还有一个比较重要的参数是join，值可为inner和outer，默认为outer，表示除了指定堆叠的轴外的其他轴上的合并方式，默认为并集。参数的效果可以在df6中体现出来。

       以上是对merge、join、concat的简单介绍，可知前两者是指定列或者按索引进行行连接，并可以对指定的列或者索引进行选择合并的方式；后者则是沿着指定的轴进行堆叠，保证了所有对象的这个轴上的所有索引元素都是存在的，但可以指定除了这个指定轴外的其他轴的合并方式。