这篇文章主要介绍了pandas dataframe的合并实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
创建2个DataFrame：
>>> df1 = pd.DataFrame(np.ones((4, 4))*1, columns=list('DCBA'), index=list('4321')) >>> df2 = pd.DataFrame(np.ones((4, 4))*2, columns=list('FEDC'), index=list('6543')) >>> df3 = pd.DataFrame(np.ones((4, 4))*3, columns=list('FEBA'), index=list('6521')) >>> df1 D C B A 4 1.0 1.0 1.0 1.0 3 1.0 1.0 1.0 1.0 2 1.0 1.0 1.0 1.0 1 1.0 1.0 1.0 1.0 >>> df2 F E D C 6 2.0 2.0 2.0 2.0 5 2.0 2.0 2.0 2.0 4 2.0 2.0 2.0 2.0 3 2.0 2.0 2.0 2.0 >>> df3 F E B A 6 3.0 3.0 3.0 3.0 5 3.0 3.0 3.0 3.0 2 3.0 3.0 3.0 3.0 1 3.0 3.0 3.0 3.0 1，concat
pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, copy=True)
示例：
>>> pd.concat([df1, df2]) A B C D E F 4 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN 3 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN 2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN 1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN 6 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0 5 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0 4 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0 3 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
1.1，axis
默认值：axis=0
axis=0：竖方向（index）合并，合并方向index作列表相加，非合并方向columns取并集
axis=1：横方向（columns）合并，合并方向columns作列表相加，非合并方向index取并集
axis=0：
>>> pd.concat([df1, df2], axis=0) A B C D E F 4 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN 3 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN 2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN 1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN 6 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0 5 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0 4 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0 3 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
axis=1：
>>> pd.concat([df1, df2], axis=1) D C B A F E D C 1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN NaN NaN 2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN NaN NaN 3 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0 4 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0 5 NaN NaN NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0 6 NaN NaN NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
备注：原df中，取并集的行/列名称不能有重复项，即axis=0时columns不能有重复项，axis=1时index不能有重复项：
>>> df1.columns = list('DDBA') >>> pd.concat([df1, df2], axis=0) ValueError: Plan shapes are not aligned 1.2，join
默认值：join=‘outer'
非合并方向的行/列名称：取交集（inner），取并集（outer）。
axis=0时join='inner'，columns取交集：
>>> pd.concat([df1, df2], axis=0, join='inner') D C 4 1.0 1.0 3 1.0 1.0 2 1.0 1.0 1 1.0 1.0 6 2.0 2.0 5 2.0 2.0 4 2.0 2.0 3 2.0 2.0
axis=1时join='inner'，index取交集：
>>> pd.concat([df1, df2], axis=1, join='inner') D C B A F E D C 4 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0 3 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0
1.3，join_axes
默认值：join_axes=None，取并集
合并后，可以设置非合并方向的行/列名称，使用某个df的行/列名称
axis=0时join_axes=[df1.columns]，合并后columns使用df1的：
>>> pd.concat([df1, df2], axis=0, join_axes=[df1.columns]) D C B A 4 1.0 1.0 1.0 1.0 3 1.0 1.0 1.0 1.0 2 1.0 1.0 1.0 1.0 1 1.0 1.0 1.0 1.0 6 2.0 2.0 NaN NaN 5 2.0 2.0 NaN NaN 4 2.0 2.0 NaN NaN 3 2.0 2.0 NaN NaN
axis=1时axes=[df1.index]，合并后index使用df2的：
pd.concat([df1, df2], axis=1, join_axes=[df1.index]) D C B A F E D C 4 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0 3 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN NaN NaN 1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN NaN NaN
同时设置join和join_axes的，以join_axes为准：
>>> pd.concat([df1, df2], axis=0, join='inner', join_axes=[df1.columns]) D C B A 4 1.0 1.0 1.0 1.0 3 1.0 1.0 1.0 1.0 2 1.0 1.0 1.0 1.0 1 1.0 1.0 1.0 1.0 6 2.0 2.0 NaN NaN 5 2.0 2.0 NaN NaN 4 2.0 2.0 NaN NaN 3 2.0 2.0 NaN NaN
1.4，ignore_index
默认值：ignore_index=False
合并方向是否忽略原行/列名称，而采用系统默认的索引，即从0开始的int。
axis=0时ignore_index=True，index采用系统默认索引：
>>> pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True) A B C D E F 0 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN 1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN 2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN 3 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN 4 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0 5 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0 6 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0 7 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
axis=1时ignore_index=True，columns采用系统默认索引：
>>> pd.concat([df1, df2], axis=1, ignore_index=True) 0 1 2 3 4 5 6 7 1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN NaN NaN 2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN NaN NaN 3 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0 4 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0 5 NaN NaN NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0 6 NaN NaN NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
1.5，keys
默认值：keys=None
可以加一层标签，标识行/列名称属于原来哪个df。
axis=0时设置keys：
>>> pd.concat([df1, df2], axis=0, keys=['x', 'y']) A B C D E F x 4 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN 3 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN 2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN 1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN y 6 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0 5 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0 4 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0 3 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
axis=1时设置keys：
>>> pd.concat([df1, df2], axis=1, keys=['x', 'y']) x y D C B A F E D C 1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN NaN NaN 2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN NaN NaN 3 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0 4 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0 5 NaN NaN NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0 6 NaN NaN NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
也可以传字典取代keys：
>>> pd.concat({'x': df1, 'y': df2}, axis=0) A B C D E F x 4 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN 3 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN 2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN 1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN y 6 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0 5 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0 4 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0 3 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0 1.6，levels
默认值：levels=None
明确行/列名称取值范围：
>>> pd.concat([df1, df2], axis=0, keys=['x', 'y'], levels=[['x', 'y', 'z', 'w']]) >>> df.index.levels [['x', 'y', 'z', 'w'], ['1', '2', '3', '4', '5', '6']]
1.7，sort
默认值：sort=True，提示新版本会设置默认为False，并取消该参数
但0.22.0中虽然取消了，还是设置为True
非合并方向的行/列名称是否排序。例如1.1中默认axis=0时columns进行了排序，axis=1时index进行了排序。
axis=0时sort=False，columns不作排序：
>>> pd.concat([df1, df2], axis=0, sort=False) D C B A F E 4 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN 3 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN 2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN 1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN 6 2.0 2.0 NaN NaN 2.0 2.0 5 2.0 2.0 NaN NaN 2.0 2.0 4 2.0 2.0 NaN NaN 2.0 2.0 3 2.0 2.0 NaN NaN 2.0 2.0
axis=1时sort=False，index不作排序：
>>> pd.concat([df1, df2], axis=1, sort=False) D C B A F E D C 4 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0 3 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN NaN NaN 1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN NaN NaN 6 NaN NaN NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0 5 NaN NaN NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
1.8，concat多个DataFrame
>>> pd.concat([df1, df2, df3], sort=False, join_axes=[df1.columns]) D C B A 4 1.0 1.0 1.0 1.0 3 1.0 1.0 1.0 1.0 2 1.0 1.0 1.0 1.0 1 1.0 1.0 1.0 1.0 6 2.0 2.0 NaN NaN 5 2.0 2.0 NaN NaN 4 2.0 2.0 NaN NaN 3 2.0 2.0 NaN NaN 6 NaN NaN 3.0 3.0 5 NaN NaN 3.0 3.0 2 NaN NaN 3.0 3.0 1 NaN NaN 3.0 3.0
2，append
append(self, other, ignore_index=False, verify_integrity=False)
竖方向合并df，没有axis属性
不会就地修改，而是会创建副本
示例：
>>> df1.append(df2) # 相当于pd.concat([df1, df2]) A B C D E F 4 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN 3 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN 2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN 1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN 6 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0 5 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0 4 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0 3 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
2.1，ignore_index属性
>>> df1.append(df2, ignore_index=True) A B C D E F 0 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN 1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN 2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN 3 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN 4 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0 5 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0 6 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0 7 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
2.2，append多个DataFrame
和concat相同，append也支持append多个DataFrame
>>> df1.append([df2, df3], ignore_index=True) A B C D E F 0 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN 1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN 2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN 3 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN 4 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0 5 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0 6 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0 7 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0 8 3.0 3.0 NaN NaN 3.0 3.0 9 3.0 3.0 NaN NaN 3.0 3.0 10 3.0 3.0 NaN NaN 3.0 3.0 11 3.0 3.0 NaN NaN 3.0 3.0
3，merge
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, indicator=False, validate=None) 示例：
>>> left = pd.DataFrame({'A': ['a0', 'a1', 'a2', 'a3'], 'B': ['b0', 'b1', 'b2', 'b3'], 'k1': ['x', 'x', 'y', 'y']}) >>> right = pd.DataFrame({'C': ['c1', 'c2', 'c3', 'c4'], 'D': ['d1', 'd2', 'd3', 'd4'], 'k1': ['y', 'y', 'z', 'z']}) >>> left A B k1 0 a0 b0 x 1 a1 b1 x 2 a2 b2 y 3 a3 b3 y >>> right C D k1 0 c1 d1 y 1 c2 d2 y 2 c3 d3 z 3 c4 d4 z 对df1和df2进行merge：
>>> pd.merge(left, right) A B k1 C D 0 a2 b2 y c1 d1 1 a2 b2 y c2 d2 2 a3 b3 y c1 d1 3 a3 b3 y c2 d2
可以看到只有df1和df2的key1=y的行保留了下来，即默认合并后只保留有共同列项并且值相等行（即交集）。
本例中left和right的k1=y分别有2个，最终构成了2*2=4行。
如果没有共同列会报错：
>>> del left['k1'] >>> pd.merge(left, right) pandas.errors.MergeError: No common columns to perform merge on
3.1，on属性
新增一个共同列，但没有相等的值，发现合并返回是空列表，因为默认只保留所有共同列都相等的行：
>>> left['k2'] = list('1234') >>> right['k2'] = list('5678') >>> pd.merge(left, right) Empty DataFrame Columns: [B, A, k1, k2, F, E] Index: [] 可以指定on，设定合并基准列，就可以根据k1进行合并，并且left和right共同列k2会同时变换名称后保留下来：
>>> pd.merge(left, right, on='k1') A B k1 k2_x C D k2_y 0 a2 b2 y 3 c1 d1 5 1 a2 b2 y 3 c2 d2 6 2 a3 b3 y 4 c1 d1 5 3 a3 b3 y 4 c2 d2 6
默认值：on的默认值是所有共同列，本例为：on=['k1', 'k2']
3.2，how属性
how取值范围：'inner', 'outer', 'left', 'right'
默认值：how='inner'
‘inner'：共同列的值必须完全相等：
>>> pd.merge(left, right, on='k1', how='inner') A B k1 k2_x C D k2_y 0 a2 b2 y 3 c1 d1 5 1 a2 b2 y 3 c2 d2 6 2 a3 b3 y 4 c1 d1 5 3 a3 b3 y 4 c2 d2 6
‘outer'：共同列的值都会保留，left或right在共同列上的差集，会对它们的缺失列项的值赋上NaN：
>>> pd.merge(left, right, on='k1', how='outer') A B k1 k2_x C D k2_y 0 a0 b0 x 1 NaN NaN NaN 1 a1 b1 x 2 NaN NaN NaN 2 a2 b2 y 3 c1 d1 5 3 a2 b2 y 3 c2 d2 6 4 a3 b3 y 4 c1 d1 5 5 a3 b3 y 4 c2 d2 6 6 NaN NaN z NaN c3 d3 7 7 NaN NaN z NaN c4 d4 8
‘left'：根据左边的DataFrame确定共同列的保留值，右边缺失列项的值赋上NaN：
pd.merge(left, right, on='k1', how='left') A B k1 k2_x C D k2_y 0 a0 b0 x 1 NaN NaN NaN 1 a1 b1 x 2 NaN NaN NaN 2 a2 b2 y 3 c1 d1 5 3 a2 b2 y 3 c2 d2 6 4 a3 b3 y 4 c1 d1 5 5 a3 b3 y 4 c2 d2 6
‘right'：根据右边的DataFrame确定共同列的保留值，左边缺失列项的值赋上NaN：
>>> pd.merge(left, right, on='k1', how='right') A B k1 k2_x C D k2_y 0 a2 b2 y 3 c1 d1 5 1 a3 b3 y 4 c1 d1 5 2 a2 b2 y 3 c2 d2 6 3 a3 b3 y 4 c2 d2 6 4 NaN NaN z NaN c3 d3 7 5 NaN NaN z NaN c4 d4 8
3.3，indicator
默认值：indicator=False，不显示合并方式
设置True表示显示合并方式，即left / right / both：
>>> pd.merge(left, right, on='k1', how='outer', indicator=True) A B k1 k2_x C D k2_y _merge 0 a0 b0 x 1 NaN NaN NaN left_only 1 a1 b1 x 2 NaN NaN NaN left_only 2 a2 b2 y 3 c1 d1 5 both 3 a2 b2 y 3 c2 d2 6 both 4 a3 b3 y 4 c1 d1 5 both 5 a3 b3 y 4 c2 d2 6 both 6 NaN NaN z NaN c3 d3 7 right_only 7 NaN NaN z NaN c4 d4 8 right_only
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持html中文网。
以上就是pandas dataframe的合并实现（append, merge, concat）的详细内容，更多请关注0133技术站其它相关文章！
