Python数据合并/拼接函数concat、append、merge、join_python concat函数

目录

概述

数据准备 

1.merge()

1.1 merge()函数基本格式

1.2 常用参数的使用与应用

left，rght参数

how参数

on参数

indicator参数

sort参数

2. concat()

2.1 concat()函数基本格式

2.2 常用参数的使用与应用

参数axis=0：数据的向下拼接

参数axis=1：数据的左右拼接

3. append()

 4. join()

5. 结束语

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概述

数据分析中经常会遇到补行/列数据 或 数据拼接/合并的问题：

• 数据或表格的左右连接——concat（aixs=1）、merge、join；
• 数据或表格的上下连接——concat（aixs=0）、append。

根据上述问题，本文总结了python中的表格拼接/合并函数的基本用法和使用效果：

1. merge : 主要用于表格的左右连接，类似于SQL中的Join操作，根据具体字段来匹配连接
2. concat : 既能按轴上下拼接，也能按轴左右拼接，主要取决于参数axis的设定
3. append: 追加，只能用于表格的上下连拼，可视作axis=0的简便版concat
4. join：主要用于表格的左右连接

数据准备 

#建立数据表
import numpy as np
import pandas as pd
 
df1 = pd.DataFrame({"id": ["01", "02", "03", "04"], 
                    "name": ["Alice", "Bruce", "Cook", "Daisy"], 
                    "school": ["AA", "BB", "CC", "AA"], 
                    "score": [85, 90, 75, 80]})
 
df2 = pd.DataFrame({"id": ["01", "20"], 
                    "name": ["Alice", "Jason"], 
                    "school":["AA", "CC"], 
                    "score": [85, 88]})
 
df1
df2

df1和df2 表格的数据呈现如下图，特别注意这2个表格的第1行的数据是相同的

1.merge()

        merge与concat不同，merge是根据两个表的具体连接字段来进行匹配合并，而concat是根据轴的具体方向进行合并不会有匹配过程。

1.1 merge()函数基本格式

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

1.2 常用参数的使用与应用

merge(): 主要使用于表格的左右连接(横向合并)

1. left，right参数
2. how参数
3. on参数
4. indicator参数
5. sort参数

left，rght参数

（参数名可省略不写）

left: 表示拼接后置于左边的表格；
right: 表示拼接后置于右边的表格

df = pd.merge(left=df1, right=df2)  # 或 df = pd.merge(df1,df2)
df

表格连接的结果是返回了两个表格的“交集”，即两个表格中都存在的相同记录！这是因为merge的参数how，它的默认值为"inner"！也即内连接。

how参数

连接的方式，有4中选择：“left”, “right”, “inner”, “outer”, 默认值=”inner"

“inner”: 返回两个表格的交集
“outer”：返回两个表格的并集

 ① 设置how="inner"

df = pd.merge(df1, df2, how="inner")
df

由于how的默认值是"inner", 因此连接的结果与上面的一样！

 ② 设置how="outer"

df = pd.merge(=df1, df2, how="outer")
df

表格连接的结果：将两个表格中所有的数据，相同的数据只显示1次。相当于两个表格合并后去重。

③ 设置how="left"   ---- 按照左边的表格进行数据合并

df = pd.merge(df1, df2, how="left")
df

④ 设置how="right"   -- 按照右边的表格进行数据合并 

df = pd.merge(df1, df2, how="right")
df

on参数

以哪一列作为连接列进行匹配连接，该列对应字段必须同时出现在两个dataframe中，如果未传递且left_index和right_index为False，则DataFrame中的列的交集将被推断为连接键。

① 设置on=["id"]

df = pd.merge(df1, df2, on=["id"], how="outer")
df

 ② 设置on=["school"]

df = pd.merge(df1, df2, on=["school"], how="outer")
df

indicator参数

指示器，为布尔值，默认为False。

如果indicator为True，则向输出数据帧添加一个名为“_merge”的列，显示根据要求，每行数据在2个表格中匹配的情况，同一行两个表都不为NaN的显示both，同一行左表或右表为NaN的显示left_only或right_only。

① 设置indicator=True

df = pd.merge(df1, df2, on=["school"], how="outer", indicator=True)
df

sort参数

排序，根据连接字段进行升序，默认值为False

① 设置sort使用默认值 False 

df = pd.merge(df1, df2, on=["score"], how="outer")
df

② 设置sort = True 

df = pd.merge(df1, df2, on=["score"], how="outer", sort=True)
df

 

2. concat()

        concat是”contatenate"的缩写，指的是多表之间的“拼接”。该函数能够沿指定轴执行连接操作，同时对其他轴上的索引(如果有的话，Series 只有一个轴)执行可选的集合运算(并集或交集)

2.1 concat()函数基本格式

pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, sort=None, copy=True,)

2.2 常用参数的使用与应用

参数axis=0：数据的向下拼接

重复数据不会去重, 常用于数据（记录）的汇总合并，相当于SQL中的union all

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

df1和df2是直接进行上下连接 – 常用于数据（记录）的汇总合并，相当于SQL中的union all

参数axis=1：数据的左右拼接

参数 join的默认值=“outer”, 因此下列2行代码的结果是一样的。

df = pd.concat([df1, df2], axis=1)
# df = pd.concat([df1, df2], axis=1, join="outer")
df

小结：
        对比结果，pd.concat() 适用于数据表(DataFrame)的上下连接，而对于表格的左右连接，pd.merge() 会更好一些。

3. append()

        append是series和dataframe的方法，使用它就是默认沿着列进行拼接，append可以视作axis=0的简便版concat。也就是说，它只支持上下的行拼接，同时比concat简便一些。这里要注意和concat的用法区别。concat是pd的属性，所以调用的时候应该是pd.concat((df1,df2))，而append是对DataFrame的方法，所以调用的时候是DataFrame.append(df2)

只能使用于表格的上下连接，表格的上下位置顺序取决于哪一个表格放在前面。

x=df.append(other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=None)

• other:要追加的数据,可以是dataframe,series,字典，列表
• gnore_index:两个表的index是否有实际含义，默认为False，若ignore_index=True，表根据列名对齐合并，生成新的index
• verify_integrity:默认为False,若为True,创建具有重复项的索引时引发ValueError
• sort：默认为False，若为True如果’ self ‘和’ other '的列没有对齐，则对列进行排序。

  在表格df1后面连接表格df2:

df = df1.append(df2)
df

 4. join()

         DataFrame内置的join方法是一种快速合并的方法，join操作是一个同merge相似的操作。join()默认是两个DataFrame之间进行Index的关联合并，当然也可以指定普通的列column和index之间进行混合合并：join也可以被理解为merge的一个简便并且特殊的方法。join也可以设置参数"how"，只不过这里默认值不同。Merge中，how的默认值是”inner“,join中的默认值为”left"。

df=DataFrame.join(obj, on=None, how=’left’, lsuffix=”, rsuffix=”, sort=False,validate="one_to_one")

• obj:要合并的表，DataFrame、或者带有名字的Series、或者DataFrame的list。如果传递的是Series，那么其name属性应当是一个集合，并且该集合将会作为结果DataFrame的列名
• on:合并表时的列名称，连接的列，默认使用索引连接
• how:{‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’}, 默认left连接方式，即左连接。具体连接方式见上文merge参数how
• lsuffix:列名重复时，合并后左表列名使用的后缀，默认’ ’
• rsuffix:列名重复时，合并后右表列名使用的后缀，默认’ ’
• sort:按照字典顺序对结果在连接键上排序。如果为False，连接键的顺序取决于连接类型（关键字）。True时根据合并的索引排列合并结果，False时根据how参数排序，默认False
• validate：设置合并数据类型，支持"one_to_one" or “1:1”、“one_to_many” or “1:m”、“many_to_one” or “m:1”、“many_to_many” or “m:m”

 ① Index-Index的关联合并

result = left.join(right)

 ② Column-Index的混合关联合并

result = left.join(right, on='key')

5. 结束语

1. concat和append是通过轴向的合并（这个过程类似于SQL中的union all），merge和join主要是通过具体的某一列（键）进行匹配（类似于Excel中的VLOOKUP，SQL中的join），若在合并数据的过程中需要通过某些键进行关联则使用merge和join，若不需要匹配则用concat和append。
2. append和join相较于concat和merge来说，参数更少一点，能够实现的功能也相对少一些，可以理解为简化版的concat和merge。