python怎么進行數據合并concat/merge

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前言：

兩個表中的數據，要根據關鍵字段，進行合并。
在Excel中可以使用vlookup的方式，在python中可以使用concat或者是merge的方法。

1、pd.concat

pd.concat 函數：

• 拼接的對象可以是series，還可以是dataframe

• 拼接對象的個數不受限axis 控制拼接方向（既支持上下拼接，也支持左右拼接）

• 左右拼接 axis=1，左右拼接的依據是行索引；上下拼接 axis =0 ,拼接依據是列名，默認是上下拼接

• join 指定拼接方法

• join=“inner” 內聯,表示保留兩個表共有的行索引

• join=“outer” 外聯,表示保留兩個表所有的行索引，默認外聯

#導入需要的包
import pandas as pd

#創建需要的數據集：產品表
dict1={"產品編號":["CP13","CP14","CP15","CP16","CP17"],"產品名稱":["產品A003","產品A004","產品A005","產品A006","產品A007"]}
df1 = pd.DataFrame(dict1)
df1

#創建需要的數據集：詳情表
dict2={"訂單編號":["20220913","20220914","20220915","20220915"],
       "產品編號":["CP13","CP14","CP15","CP16"],
       "產品銷量":[13,24,45,32],
       "負責人":["張三","趙六","李八","李八"]}
df2 = pd.DataFrame(dict2)
df2

pd.concat([df1,df2])#默認上下拼接，拼接依據是列名；默認外聯，保留兩個表都有的索引信息

pd.concat([df1,df2],ignore_index=True)#重置行索引

#左右拼接的依據是行索引  axis默認是0上下拼接，1為左右拼接；默認外聯（join = 'outer'）
pd.concat([df1,df2],axis=1)

#join指定了拼接方法，內聯，表示保留兩個表共有的行索引
pd.concat([df1,df2],axis=1,join="inner")

2、 df.append

和concat上下拼接的結果類似

df1.append(df2)

3、 pd.merge()

• 拼接對象是dataframe或者series，左表必須是datafram

• 拼接的數量只能是兩個

• 拼接方向只能左右拼

#left_on寫左表進行拼接的字段，right_on寫右表要進行拼接的字段
pd.merge(df1,df2,left_on="產品編號",right_on="產品編號",how = 'right')

#若兩表拼接字段名完全一樣，可寫一個on
pd.merge(df1,df2,on="產品編號")

4、 df.join

和concat左右拼接的結果類似

df1.join(df2, lsuffix='_b', rsuffix='_a')

讀到這里，這篇“python怎么進行數據合并concat/merge”文章已經介紹完畢，想要掌握這篇文章的知識點還需要大家自己動手實踐使用過才能領會，如果想了解更多相關內容的文章，歡迎關注億速云行業資訊頻道。