我用pandas解决了美女同事的难题，美女直呼很Nice

大家好，我是派森酱。

前天一个女同事找我帮忙，说有上百个表格需要合并到一起，我一看，都是相同表头的表格，这不是so easy吗，快速搞定，妹子拿到结果很高兴。

之前咱们讲过pandas的两表连接merge：可以按条件匹配数据，自动合并列名相同的列；

轴向连接concat：可以左右连接，也可以上下连接，相同的内容自动合并；

这次我用的是pandas的另一个多表连接append。

功能说明

pandas的append要求表的表头要一致才行，但是不会限制表的个数。

准备数据

import pandas as pd
 
df1 = pd.DataFrame({
    'a': [1, 2, 3],
    'b': [0, 9, 8],
    'c': [7, 4, 1]
})
 
df2 = pd.DataFrame({
    'a': [4, 1, 2],
    'b': [5, 0, 9],
    'c': [6, 7, 4]
})
 
df3 = pd.DataFrame({
    'a': [0, 1, 2],
    'b': [2, 0, 9],
    'c': [3, 7, 4]
})

用法

可以用df.append(df1)来连接相同表头的两表

比如：

df = df1.append(df2)

输出：

a  b  c
0  1  0  7
1  2  9  4
2  3  8  1
0  4  5  6
1  1  0  7
2  2  9  4

df.append(df1)只是个用法,一定要用一个变量去赋值才行哟，要不然会没有变化。

那么怎么多表连接呢，很简单，就是在后面不停的加append

df = df1.append(df2).append(df3)

输出：

a  b  c
0  1  0  7
1  2  9  4
2  3  8  1
0  4  5  6
1  1  0  7
2  2  9  4
0  0  2  3
1  1  0  7
2  2  9  4

看，是不是简单。其实pandas的很多功能都很简单好用，只要知道了用法，都很强大的。

索引重置

上面的多表虽然连接好了，但是索引确是各自表的索引，很多都是重复的，如果有需要用索引操作内容的话，会把相同索引的内容都改掉，那么我们就需要重置索引：

可以用ignore_index=True来重置索引

df = df1.append(df2).append(df3, ignore_index=True)

输出：

a  b  c
0  1  0  7
1  2  9  4
2  3  8  1
3  4  5  6
4  1  0  7
5  2  9  4
6  0  2  3
7  1  0  7
8  2  9  4

索引都被重置了

数据填补

同样的有时候各表的内容会有空值的怎么办呢？

可以用combin_first来填补空值

用使用场景

有两张表left和right，一般要求它们的表格结构一致，数据量也一致，使用right的数据去填补left的数据缺漏。如果在同一位置left与right数据不一致，保留left的数据

设置空值数据

df1 = pd.DataFrame({
    'a': [1, 2, 3],
    'b': [nan, 9, 8],
    'c': [nan, 4, 1]
})
 
df2 = pd.DataFrame({
    'a': [4, nan, 2],
    'b': [5, 0, 9],
    'c': [6, nan, 4]
})

填补数据

df = df1.combine_first(df2)

输出：

a    b    c
0  1.0  5.0  6.0
1  2.0  9.0  4.0
2  3.0  8.0  1.0

空值都被填补了，df1少的被df2的值填补，相同位置不同的值保留df1的值

总结

根据pandas的各种表的连接功能，我们能快速的将多个表合并到一起，来快速处理我们的数据。

今天就讲到这了，酱友们有其它想学习的功能和建议，可以留言给我，我们一起学习一起进步。