python横向合并merge_【Python代替Excel】7：merge、concat、append

准备工作：下载示例数据，提取码：tkqn 数据例子数据预览

在数据合并中，有merge和concat是比较常用的。

merge：左连、右连、内连

新建两个dataframe数据集：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'key1':['b','b','a','a','b','a','c'],'key2':['i','j','k','k','i','j','k'],'data1':range(7)})

df2 = pd.DataFrame({'key1':['a','b','d'],'key2':['k','j','i'],'data2':range(3)})以索引进行合并

merge1 = pd.merge(df1,df2,how='left',left_index=True,right_index=True) #index 左连

merge2 = pd.merge(df1,df2,how='right',left_index=True,right_index=True) #index 右连

merge3 = pd.merge(df1,df2,how='inner',left_index=True,right_index=True) #index 内连

因为两个df都有key1、key2列，所以连接之后，以x、y后缀去区分。当然也可以自定义后缀：

merge4 = pd.merge(df1,df2,how='inner',left_index=True,right_index=True,suffixes=('左','右')) #index 自定义后缀以某一列为连接键进行合并

比如以key1列进行合并

merge5 = pd.merge(df1,df2,left_on='key1',right_on='key1',how='left') #key1 左连以某两列为连接键进行合并

实际中挺常见的，比如先按日期，再按部门。

merge6 = pd.merge(df1,df2,on=['key1','key2'],how='inner') #key1 key2 内连

concat：横向合并、纵向合并纵向合并：

concat1 = pd.concat([df1,df2],axis=0) #纵向合并，保留原来的index

concat2 = pd.concat([df1,df2],axis=0,ignore_index=True) #纵向合并，重新赋值inde横向合并，相当于merge(index=True)

concat3 = pd.concat([df1,df2],axis=1) #横向合并，以index为连接键

concat可以多个df进行连接，[df1,df2,df3...]

append

append和concat纵向合并类似：df1.append(df2, ignore_index=True)

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总结

以上是生活随笔为你收集整理的python横向合并merge_【Python代替Excel】7：merge、concat、append的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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