原文地址 分类目录——Pandas 通过pd.concat()方法合并几个DataFrame对象进行合并 导入支持包 import pandas as pd import numpy as np axis属性——指定合并的方向 生成测试数据 df1 = pd.DataFrame(np.ones((1,4))*0, columns=['a','b','c','d']) # a b c d # 0 0.0 0.0 0.0 0.0 df2 = pd.DataFra

文章目录合并数据集索引的合并轴向连接合并重叠数据重塑和轴向旋转重塑层次化索引将“长格式”旋转为“宽格式”数据转换移除重复数据利用函数或映射进行数据转换替换值重命名轴索引离散化和面元划分 合并数据集 pandas对象中的数据可以通过一些内置的方式进行合并： pandas.merge 可以根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来 pandas.concat 可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起 实例方法 combine_first 可以将重复数据连接在一起，用一个对象中的值填充另一个对

在上一篇文章中，我整理了pandas在数据合并和重塑中常用到的concat方法的使用说明。在这里，将接着介绍pandas中也常常用到的join 和merge方法 merge pandas的merge方法提供了一种类似于SQL的内存链接操作，官网文档提到它的性能会比其他开源语言的数据操作（例如R）要高效。 和SQL语句的对比可以看这里 merge的参数 on：列名，join用来对齐的那一列的名字，用到这个参数的时候一定要保证左表和右表用来对齐的那一列都有相同的列名。 left_on：左表对齐的列，

最近在工作中，遇到了数据合并、连接的问题，故整理如下，供需要者参考~ 一、concat：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），它不仅可以指定连接的方式（outer join或inner join）还可以指定按照某个轴进行连接。与数据库不同的是，它不会去重，但是可以使用drop_duplicates方法达到去重的效果。 concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_in

第五次打卡：合并导入数据一、append与assign1、append方法（a）利用序列添加行（必须指定name）（b）用DataFrame添加表2、assign方法二、combine与update1、comine方法（a）填充对象（b）combine_first方法2、update方法（a）三个特点（b）例子三、concat方法四、merge与join1. merge函数2、join函数 导入数据 import numpy as np import pandas as pd df = pd.r