简介
Pandas提供了很多合并Series和Dataframe的强大的功能，通过这些功能可以方便的进行数据分析。本文将会详细讲解如何使用Pandas来合并Series和Dataframe。
使用concat
concat是最常用的合并DF的方法，先看下concat的定义：
pd.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False, keys=None,
levels=None, names=None, verify_integrity=False, copy=True)
看一下我们经常会用到的几个参数：
objs是Series或者Series的序列或者映射。
axis指定连接的轴。
join : {‘inner', ‘outer'}, 连接方式，怎么处理其他轴的index，outer表示合并，inner表示交集。
ignore_index： 忽略原本的index值，使用0,1,… n-1来代替。
copy：是否进行拷贝。
keys：指定最外层的多层次结构的index。
我们先定义几个DF，然后看一下怎么使用concat把这几个DF连接起来：
In [1]: df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
...: 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
...: 'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
...: 'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
...: index=[0, 1, 2, 3])
...:
In [2]: df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
...: 'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
...: 'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
...: 'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']},
...: index=[4, 5, 6, 7])
...:
In [3]: df3 = pd.DataFrame({'A': ['A8', 'A9', 'A10', 'A11'],
...: 'B': ['B8', 'B9', 'B10', 'B11'],
...: 'C': ['C8', 'C9', 'C10', 'C11'],
...: 'D': ['D8', 'D9', 'D10', 'D11']},
...: index=[8, 9, 10, 11])
...:
In [4]: frames = [df1, df2, df3]
In [5]: result = pd.concat(frames)
df1,df2,df3定义了同样的列名和不同的index，然后将他们放在frames中构成了一个DF的list，将其作为参数传入concat就可以进行DF的合并。
举个多层级的例子：
In [6]: result = pd.concat(frames, keys=['x', 'y', 'z'])
使用keys可以指定frames中不同frames的key。
使用的时候，我们可以通过选择外部的key来返回特定的frame：
In [7]: result.loc['y']
Out[7]:
A B C D
4 A4 B4 C4 D4
5 A5 B5 C5 D5
6 A6 B6 C6 D6
7 A7 B7 C7 D7
上面的例子连接的轴默认是0，也就是按行来进行连接，下面我们来看一个例子按列来进行连接，如果要按列来连接，可以指定axis=1：
In [8]: df4 = pd.DataFrame({'B': ['B2', 'B3', 'B6', 'B7'],
...: 'D': ['D2', 'D3', 'D6', 'D7'],
...: 'F': ['F2', 'F3', 'F6', 'F7']},
...: index=[2, 3, 6, 7])
...:
In [9]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1, sort=False)
默认的 join='outer'，合并之后index不存在的地方会补全为NaN。
下面看一个join='inner'的情况：
In [10]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join='inner')
join='inner' 只会选择index相同的进行展示。
如果合并之后，我们只想保存原来frame的index相关的数据，那么可以使用reindex：
In [11]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1).reindex(df1.index)
或者这样：
In [12]: pd.concat([df1, df4.reindex(df1.index)], axis=1)
Out[12]:
A B C D B D F
0 A0 B0 C0 D0 NaN NaN NaN
1 A1 B1 C1 D1 NaN NaN NaN
2 A2 B2 C2 D2 B2 D2 F2
3 A3 B3 C3 D3 B3 D3 F3
看下结果：
可以合并DF和Series：
In [18]: s1 = pd.Series(['X0', 'X1', 'X2', 'X3'], name='X') In [19]: result = pd.concat([df1, s1], axis=1)
如果是多个Series，使用concat可以指定列名：
In [23]: s3 = pd.Series([0, 1, 2, 3], name='foo') In [24]: s4 = pd.Series([0, 1, 2, 3]) In [25]: s5 = pd.Series([0, 1, 4, 5])
In [27]: pd.concat([s3, s4, s5], axis=1, keys=['red', 'blue', 'yellow']) Out[27]: red blue yellow 0 0 0 0 1 1 1 1 2 2 2 4 3 3 3 5
使用append
append可以看做是concat的简化版本，它沿着axis=0 进行concat：
In [13]: result = df1.append(df2)
如果append的两个 DF的列是不一样的会自动补全NaN：
In [14]: result = df1.append(df4, sort=False)
如果设置ignore_index=True，可以忽略原来的index，并重写分配index：
In [17]: result = df1.append(df4, ignore_index=True, sort=False)
向DF append一个Series：
In [35]: s2 = pd.Series(['X0', 'X1', 'X2', 'X3'], index=['A', 'B', 'C', 'D']) In [36]: result = df1.append(s2, ignore_index=True)
使用merge
和DF最类似的就是数据库的表格，可以使用merge来进行类似数据库操作的DF合并操作。
先看下merge的定义：
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)
Left, right是要合并的两个DF 或者 Series。
on代表的是join的列或者index名。
left_on:左连接
right_on：右连接
left_index: 连接之后，选择使用左边的index或者column。
right_index:连接之后，选择使用右边的index或者column。
how：连接的方式，'left', 'right', 'outer', 'inner'. 默认 inner.
sort: 是否排序。
suffixes: 处理重复的列。
copy: 是否拷贝数据
先看一个简单merge的例子：
In [39]: left = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
....: 'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
....: 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
....:
In [40]: right = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
....: 'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
....: 'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
....:
In [41]: result = pd.merge(left, right, on='key')
上面两个DF通过key来进行连接。
再看一个多个key连接的例子：
In [42]: left = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1', 'K2'],
....: 'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1'],
....: 'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
....: 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
....:
In [43]: right = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K1', 'K2'],
....: 'key2': ['K0', 'K0', 'K0', 'K0'],
....: 'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
....: 'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
....:
In [44]: result = pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'])
How 可以指定merge方式，和数据库一样，可以指定是内连接，外连接等：
| 合并方法 | SQL 方法 |
|---|---|
| left | LEFT OUTER JOIN |
| right | RIGHT OUTER JOIN |
| outer | FULL OUTER JOIN |
| inner | INNER JOIN |
In [45]: result = pd.merge(left, right, how='left', on=['key1', 'key2'])
指定indicator=True ，可以表示具体行的连接方式：
In [60]: df1 = pd.DataFrame({'col1': [0, 1], 'col_left': ['a', 'b']})
In [61]: df2 = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 2], 'col_right': [2, 2, 2]})
In [62]: pd.merge(df1, df2, on='col1', how='outer', indicator=True)
Out[62]:
col1 col_left col_right _merge
0 0 a NaN left_only
1 1 b 2.0 both
2 2 NaN 2.0 right_only
3 2 NaN 2.0 right_only
如果传入字符串给indicator，会重命名indicator这一列的名字：
In [63]: pd.merge(df1, df2, on='col1', how='outer', indicator='indicator_column') Out[63]: col1 col_left col_right indicator_column 0 0 a NaN left_only 1 1 b 2.0 both 2 2 NaN 2.0 right_only 3 2 NaN 2.0 right_only
多个index进行合并：
In [112]: leftindex = pd.MultiIndex.from_tuples([('K0', 'X0'), ('K0', 'X1'),
.....: ('K1', 'X2')],
.....: names=['key', 'X'])
.....:
In [113]: left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
.....: 'B': ['B0', 'B1', 'B2']},
.....: index=leftindex)
.....:
In [114]: rightindex = pd.MultiIndex.from_tuples([('K0', 'Y0'), ('K1', 'Y1'),
.....: ('K2', 'Y2'), ('K2', 'Y3')],
.....: names=['key', 'Y'])
.....:
In [115]: right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
.....: 'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
.....: index=rightindex)
.....:
In [116]: result = pd.merge(left.reset_index(), right.reset_index(),
.....: on=['key'], how='inner').set_index(['key', 'X', 'Y'])
支持多个列的合并：
In [117]: left_index = pd.Index(['K0', 'K0', 'K1', 'K2'], name='key1')
In [118]: left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
.....: 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
.....: 'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1']},
.....: index=left_index)
.....:
In [119]: right_index = pd.Index(['K0', 'K1', 'K2', 'K2'], name='key1')
In [120]: right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
.....: 'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3'],
.....: 'key2': ['K0', 'K0', 'K0', 'K1']},
.....: index=right_index)
.....:
In [121]: result = left.merge(right, on=['key1', 'key2'])
使用join
join将两个不同index的DF合并成一个。可以看做是merge的简写。
In [84]: left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
....: 'B': ['B0', 'B1', 'B2']},
....: index=['K0', 'K1', 'K2'])
....:
In [85]: right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C2', 'C3'],
....: 'D': ['D0', 'D2', 'D3']},
....: index=['K0', 'K2', 'K3'])
....:
In [86]: result = left.join(right)
可以指定how来指定连接方式：
In [87]: result = left.join(right, how='outer')
默认join是按index来进行连接。
还可以按照列来进行连接：
In [91]: left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
....: 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
....: 'key': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1']})
....:
In [92]: right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1'],
....: 'D': ['D0', 'D1']},
....: index=['K0', 'K1'])
....:
In [93]: result = left.join(right, on='key')
单个index和多个index进行join：
In [100]: left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
.....: 'B': ['B0', 'B1', 'B2']},
.....: index=pd.Index(['K0', 'K1', 'K2'], name='key'))
.....:
In [101]: index = pd.MultiIndex.from_tuples([('K0', 'Y0'), ('K1', 'Y1'),
.....: ('K2', 'Y2'), ('K2', 'Y3')],
.....: names=['key', 'Y'])
.....:
In [102]: right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
.....: 'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
.....: index=index)
.....:
In [103]: result = left.join(right, how='inner')
列名重复的情况：
In [122]: left = pd.DataFrame({'k': ['K0', 'K1', 'K2'], 'v': [1, 2, 3]})
In [123]: right = pd.DataFrame({'k': ['K0', 'K0', 'K3'], 'v': [4, 5, 6]})
In [124]: result = pd.merge(left, right, on='k')
可以自定义重复列名的命名规则：
In [125]: result = pd.merge(left, right, on='k', suffixes=('_l', '_r'))
覆盖数据
有时候我们需要使用DF2的数据来填充DF1的数据，这时候可以使用combine_first：
In [131]: df1 = pd.DataFrame([[np.nan, 3., 5.], [-4.6, np.nan, np.nan], .....: [np.nan, 7., np.nan]]) .....: In [132]: df2 = pd.DataFrame([[-42.6, np.nan, -8.2], [-5., 1.6, 4]], .....: index=[1, 2]) .....:
In [133]: result = df1.combine_first(df2)
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