pandas的疯狂融合之路

文 | 清香客

来源：Python 技术「ID: pythonall」

大家好，我是派森酱。

上次介绍了pandas的两表连接merge技能，有的酱友留言说那么点数据用excel就挺快，在这里说明一下，文章内容只是用部分代码来介绍功能的用法和最后的结果显示，不是真的用几个G的文件来展示，也展示不过来的。

熟悉了功能怎么用，就可以用自己的数据来操作了。

merge可以匹配两表的内容，但是merge只能连接两个表，不能多表连接，这次说说能用于多表连接的功能concat。

还是用上次的数据，这次多加了一个DataFrame，用于显示结果。

初始化数据

python
import pandas as pd
 
df1 = pd.DataFrame({
    '姓名': ['张三', '李四', '王五', '刘六', '齐四'],
    '号码': ['123', '456', '789', '987', '654']
})
 
df2 = pd.DataFrame({
    '姓名': ['张三', '张三', '张三', '李四', '李四', '李四', '李四', '王五', '王五', '刘玉', '胡军', '刘玉', '刘六', '刘六', '刘六', '刘六', '刘克', '刘玉', '齐七', '齐七', '齐七', '齐七', '冯亮', '刘玉', '王云'],
 
    '号码': ['123', '456', '789', '123', '123', '456', '456', '456', '456', '456', '741', '741', '741', '741', '741', '789', '789', '789', '789', '789', '852', '852', '852', '852', '852'],
 
    '日期': ['2022-03-13', '2022-03-06', '2022-01-30', '2022-01-04', '2022-02-26', '2022-03-26', '2022-03-06', '2022-01-30', '2022-01-29', '2022-03-13', '2022-03-06', '2022-02-19', '2022-02-04', '2022-03-10', '2022-04-19', '2022-03-10', '2022-01-29', '2022-02-19', '2022-03-06', '2022-03-26', '2022-01-04', '2022-02-04', '2022-04-19', '2022-02-26', '2022-03-06'],
 
    '方案': ['G1012', 'G1022', 'G1002', 'G1007', 'G1017', 'G1023', 'G1018', 'G1003', 'G1008', 'G1013', 'G1020', 'G1015', 'G1010', 'G1005', 'G1025', 'G1004', 'G1009', 'G1014', 'G1019', 'G1024', 'G1006', 'G1011', 'G1026', 'G1016', 'G1021']
})
 
df3 = pd.DataFrame({
    '姓名': ['张三', '李四', '王五', '刘六', '齐四'],
    '号码': ['123', '456', '789', '987', '654'],
    '年龄': ['25', '36', '41', '12', '54']
})

用法

说明

concat是一个轴向连接的功能，可以沿着一条轴将多个表对象堆叠到一起：how的模式是outer

axis=0是上下拼接，列重复的会自动合并，axis=1是左右拼接，行或索引重复的会自动合并

上下拼接

先连接两个表:

df = pd.concat([df1, df2], axis=0)

输出：

两个表的重复列名自动合并了，缺失的值为NaN

连接三个表：

df = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0)

输出：

同时增加了另一个表的内容和增加了一列，缺失值同样为NaN

左右拼接

直接拼接三个表：

df = pd.concat([df1, df2, df3], axis=1)

输出：

这次是在右边拼接的，行是按内容行最多的来算，其它的内容为空，列一直在增加，是把三个表的列都拼接上了。

总结

merge和concat的表连接，都有各自的特点，我们需要按自己所需要的结果去用，想匹配内容的，就用merge，想全部连接到一起的，就用concat。

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