在Python中，数据合并通常使用Pandas库中的`merge（）`函数和`concat（）`函数。以下是它们的使用方法和区别：
`merge（）`函数
`merge（）`函数用于根据一个或多个键将不同DataFrame的行连接起来，类似于数据库的连接操作。
参数说明：
`left`：合并时左边的DataFrame。
`right`：合并时右边的DataFrame。
`how`：合并方式，可选'inner', 'outer', 'left', 'right'，默认为'inner'。
`on`：需要合并的列名，必须两边都有的列名，并以left和right中的列名的交集作为连接键。
`left_on`：left DataFrame中用作连接键的列。
`right_on`：right DataFrame中用作连接键的列。
`left_index`：是否使用左表的索引作为连接键。
`right_index`：是否使用右表的索引作为连接键。
`suffixes`：为左右DataFrame中重复的列名添加后缀。
示例代码：
import pandas as pdleft = pd.DataFrame（{'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'], 'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']}）right = pd.DataFrame（{'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'], 'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'], 'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']}）merged = pd.merge（left, right, on='key', how='inner'）print（merged）
`concat（）`函数
`concat（）`函数用于沿一个轴将多个DataFrame对象连接在一起，形成一个新的DataFrame对象。
参数说明：
`objs`：需要连接的DataFrame对象列表。
`axis`：连接的轴，0表示行，1表示列，默认为0（行）。
`join`：连接方式，'inner'（内联，保留共有行索引），'outer'（外联，保留所有行索引），默认为'outer'。
示例代码：
import pandas as pddict1 = {'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']}df1 = pd.DataFrame（dict1）dict2 = {'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'], 'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7']}df2 = pd.DataFrame（dict2）concatenated = pd.concat（[df1, df2], axis=0, join='outer'）print（concatenated）
总结
`merge（）`用于基于键值进行合并，支持多种连接方式。
`concat（）`用于沿轴向拼接多个DataFrame，主要用于简单的拼接操作。
选择使用哪个函数取决于你的具体需求
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
如需转载请保留出处：https://sigusoft.com/bj/39183.html