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merge 通过键拼接列
pandas提供了一个类似于关系数据库的连接(join)操作的方法<Strong>merage</Strong>,可以根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来
语法如下
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)用于通过一个或多个键将两个数据集的行连接起来，类似于 SQL 中的 JOIN。该函数的典型应用场景是，针对同一个主键存在两张包含不同字段的表，现在我们想把他们整合到一张表里。在此典型情况下，结果集的行数并没有增加，列数则为两个元数据的列数和减去连接键的数量。
on=None 用于显示指定列名（键名），如果该列在两个对象上的列名不同，则可以通过 left_on=None, right_on=None 来分别指定。或者想直接使用行索引作为连接键的话，就将 left_index=False, right_index=False 设为 True。
how=’inner’ 参数指的是当左右两个对象中存在不重合的键时，取结果的方式：inner 代表交集；outer 代表并集；left 和 right 分别为取一边。
suffixes=(‘_x’,’_y’) 指的是当左右对象中存在除连接键外的同名列时，结果集中的区分方式，可以各加一个小尾巴。
对于多对多连接，结果采用的是行的笛卡尔积。
参数说明：
left与right：两个不同的DataFrame
how：指的是合并(连接)的方式有inner(内连接),left(左外连接),right(右外连接),outer(全外连接);默认为inner
on : 指的是用于连接的列索引名称。必须存在右右两个DataFrame对象中，如果没有指定且其他参数也未指定则以两个DataFrame的列名交集做为连接键
left_on：左则DataFrame中用作连接键的列名;这个参数中左右列名不相同，但代表的含义相同时非常有用。
right_on：右则DataFrame中用作 连接键的列名
left_index：使用左则DataFrame中的行索引做为连接键
right_index：使用右则DataFrame中的行索引做为连接键
sort：默认为True，将合并的数据进行排序。在大多数情况下设置为False可以提高性能
suffixes：字符串值组成的元组，用于指定当左右DataFrame存在相同列名时在列名后面附加的后缀名称，默认为(‘_x’,’_y’)
copy：默认为True,总是将数据复制到数据结构中；大多数情况下设置为False可以提高性能
indicator：在 0.17.0中还增加了一个显示合并数据中来源情况；如只来自己于左边(left_only)、两者(both)
merge一些特性示例：
1.默认以重叠的列名当做连接键。
In [16]: df1=DataFrame({'key':['a','b','b'],'data1':range(3)})
In [17]: df2=DataFrame({'key':['a','b','c'],'data2':range(3)})
In [18]: pd.merge(df1,df2) #没有指定连接键，默认用重叠列名，没有指定连接方式
Out[18]:
data1 key data2
0 0 a 0
1 1 b 1
2 2 b 12.默认做inner连接（取key的交集），连接方式还有（left,right,outer)，制定连接方式加参数：how=”
In [19]: pd.merge(df2,df1)
Out[19]:
data2 key data1
0 0 a 0
1 1 b 1
2 1 b 2 #默认内连接，可以看见c没有连接上。
In [20]: pd.merge(df2,df1,how='left') #通过how，指定连接方式
Out[20]:
data2 key data1
0 0 a 0
1 1 b 1
2 1 b 2
3 2 c NaN3.多键连接时将连接键组成列表传入，例：pd.merge(df1,df2,on=[‘key1′,’key2’]
In [23]: right=DataFrame({'key1':['foo','foo','bar','bar'],
...: 'key2':['one','one','one','two'],
...: 'lval':[4,5,6,7]})
In [24]: left=DataFrame({'key1':['foo','foo','bar'],
...: 'key2':['one','two','one'],
...: 'lval':[1,2,3]})
In [25]: right=DataFrame({'key1':['foo','foo','bar','bar'],
...: 'key2':['one','one','one','two'],
...: 'lval':[4,5,6,7]})
In [26]: pd.merge(left,right,on=['key1','key2'],how='outer') #传出数组
Out[26]:
key1 key2 lval_x lval_y
0 foo one 1 4
1 foo one 1 5
2 foo two 2 NaN
3 bar one 3 6
4 bar two NaN 74.如果两个对象的列名不同，可以分别指定，例：pd.merge(df1,df2,left_on=’lkey’,right_on=’rkey’)
In [31]: df3=DataFrame({'key3':['foo','foo','bar','bar'], #将上面的right的key 改了名字
...: 'key4':['one','one','one','two'],
...: 'lval':[4,5,6,7]})
In [32]: pd.merge(left,df3,left_on='key1',right_on='key3') #键名不同的连接
Out[32]:
key1 key2 lval_x key3 key4 lval_y
0 foo one 1 foo one 4
1 foo one 1 foo one 5
2 foo two 2 foo one 4
3 foo two 2 foo one 5
4 bar one 3 bar one 6
5 bar one 3 bar two 7join方法
提供了一个简便的方法用于将两个DataFrame中的不同的列索引合并成为一个DataFrame
join(self, other, on=None, how='left', lsuffix='', rsuffix='',sort=False):其中参数的意义与merge方法基本相同,只是join方法默认为左外连接how=left
1.默认按索引合并，可以合并相同或相似的索引，不管他们有没有重叠列。
2.可以连接多个DataFrame
3.可以连接除索引外的其他列
4.连接方式用参数how控制
5.通过lsuffix=”, rsuffix=” 区分相同列名的列
concat
可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起
concat方法相当于数据库中的全连接(UNION ALL),可以指定按某个轴进行连接,也可以指定连接的方式join(outer,inner 只有这两种)。与数据库不同的时concat不会去重，要达到去重的效果可以使用drop_duplicates方法
concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,
keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, copy=True):轴向连接 pd.concat() 就是单纯地把两个表拼在一起，这个过程也被称作连接（concatenation）、绑定（binding）或堆叠（stacking）。因此可以想见，这个函数的关键参数应该是 axis，用于指定连接的轴向。
在默认的 axis=0 情况下，pd.concat([obj1,obj2]) 函数的效果与 obj1.append(obj2) 是相同的；
而在 axis=1 的情况下，pd.concat([df1,df2],axis=1) 的效果与 pd.merge(df1,df2,left_index=True,right_index=True,how=’outer’) 是相同的。
可以理解为 concat 函数使用索引作为“连接键”。
本函数的全部参数为
pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False)。bjs 就是需要连接的对象集合，一般是列表或字典；
axis=0 是连接轴向join=’outer’ 参数作用于当另一条轴的 index 不重叠的时候，只有 ‘inner’ 和 ‘outer’ 可选（顺带展示 ignore_index=True 的用法）
concat 一些特点：
1.作用于Series时，如果在axis=0时，类似union。axis=1 时，组成一个DataFrame，索引是union后的，列是类似join后的结果。
2.通过参数join_axes=[] 指定自定义索引。
3.通过参数keys=[] 创建层次化索引
4.通过参数ignore_index=True 重建索引。
In [5]: df1=DataFrame(np.random.randn(3,4),columns=['a','b','c','d'])
In [6]: df2=DataFrame(np.random.randn(2,3),columns=['b','d','a'])
In [7]: pd.concat([df1,df2])
Out[7]:
a b c d
0 -0.848557 -1.163877 -0.306148 -1.163944
1 1.358759 1.159369 -0.532110 2.183934
2 0.532117 0.788350 0.703752 -2.620643
0 -0.316156 -0.707832 NaN -0.416589
1 0.406830 1.345932 NaN -1.874817In [8]: pd.concat([df1,df2],ignore_index=True)
Out[8]:
a b c d
0 -0.848557 -1.163877 -0.306148 -1.163944
1 1.358759 1.159369 -0.532110 2.183934
2 0.532117 0.788350 0.703752 -2.620643
3 -0.316156 -0.707832 NaN -0.416589
4 0.406830 1.345932 NaN -1.874817
