如何在pandas中合并数据帧

在pandas中合并数据帧可以使用merge()函数或者concat()函数。

1. merge()函数： merge()函数用于根据指定的列或索引将两个或多个数据帧合并为一个。它可以根据列中的共同值来合并数据，类似于SQL中的JOIN操作。

使用merge()函数时，需要指定要合并的两个数据帧和用于合并的列或索引。具体语法如下：

result = pd.merge(df1, df2, on='key')

其中，df1和df2是要合并的两个数据帧，'key'是用于合并的列名。

merge()函数还支持不同的合并方式，可以通过how参数进行设置。常用的合并方式包括：

• inner：默认方式，取两个数据框的交集；
• left：基于左侧数据框的键来合并；
• right：基于右侧数据框的键来合并；
• outer：取两个数据框的并集。

除了单个列之外，还可以指定多个列进行合并，例如：

result = pd.merge(df1, df2, on=['key1', 'key2'])

1. concat()函数： concat()函数用于按照指定的轴将两个或多个数据框按行或列方向合并。它可以将两个数据框上下或左右拼接在一起。

使用concat()函数时，需要指定要合并的两个数据框，并通过axis参数设置合并的方向。具体语法如下：

result = pd.concat([df1, df2], axis=0)

其中，[df1, df2]是要合并的两个数据框，axis=0表示按行合并，axis=1表示按列合并。

除了axis参数，concat()函数还支持其他一些参数，例如join参数用于设置列名相同时的合并方式，默认为'outer'。

在实际应用中，根据不同的场景和需求，选择适合的合并方式和函数即可。

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