python中怎么利用pandas合并数据

python中怎么利用pandas合并数据，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。Pandas有concat、append、join和merge四种方法用于dataframe拼接，concat、append、join、merge区别如下：1、.concat()：pandas的顶级方法，提供了axis设置可用于df间行方向（增加行，下同）或列方向（增加列，下同）进行内联或外联拼接操作2、.append()：dataframe数据类型的方法，提供了行方向的拼接操作3、.join()：dataframe数据类型的方法，提供了列方向的拼接操作，支持左联、右联、内联和外联四种操作类型4、.merge()：pandas的顶级方法，提供了类似于SQL数据库连接操作的功能，支持左联、右联、内联和外联等全部四种SQL连接操作类型concat(objs, axis=0, join=’outer’, join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, copy=True)”””常用参数说明：axis：拼接轴方向，默认为0，沿行拼接；若为1，沿列拼接join：默认外联’outer’，拼接另一轴所有的label，缺失值用NaN填充；内联’inner’，只拼接另一轴相同的label；join_axes: 指定需要拼接的轴的labels，可在join既不内联又不外联的时候使用ignore_index：对index进行重新排序keys：多重索引”””append(self, other, ignore_index=False, verify_integrity=False)”””常用参数说明：other：另一个dfignore_index：若为True，则对index进行重排verify_integrity：对index的唯一性进行验证，若有重复，报错。若已经设置了ignore_index，则该参数无效”””join(other, on=None, how=’left’, lsuffix=”, rsuffix=”, sort=False)
“””常用参数说明：on：参照的左边df列名key（可能需要先进行set_index操作），若未指明，按照index进行joinhow：{‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’}, 默认‘left’，即按照左边df的index（若声明了on，则按照对应的列）；若为‘right’abs照左边的df 若‘inner’为内联方式；若为‘outer’为全连联方式。sort：是否按照join的key对应的值大小进行排序，默认Falselsuffix，rsuffix：当left和right两个df的列名出现冲突时候，通过设定后缀的方式避免错误”””pd.merge(left, right, how=’inner’, on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=(‘_x’, ‘_y’), copy=True, indicator=False, validate=None):”””既可作为pandas的顶级方法使用，也可作为DataFrame数据结构的方法进行调用常用参数说明：how:{‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’}, 默认‘inner’，类似于SQL的内联。’left’类似于SQL的左联；’right’类似于SQL的右联； ‘outer’类似于SQL的全联。on:进行合并的参照列名，必须一样。若为None，方法会自动匹配两张表中相同的列名left_on: 左边df进行连接的列right_on: 右边df进行连接的列suffixes: 左、右列名称前缀validate：默认None，可定义为“one_to_one” 香港云主机 、“one_to_many” 、“many_to_one”和“many_to_many”，即验证是否一对一、一对多、多对一或 多对多关系””””””SQL语句复习：内联：SELECT a.*, b.* from table1 as a inner join table2 as b on a.ID=b.ID左联：SELECT a.*, b.* from table1 as a left join table2 as b on a.ID=b.ID右联：SELECT a.*, b.* from table1 as a right join table2 as b on a.ID=b.ID全联：SELECT a.*, b.* from table1 as a full join table2 as b on a.ID=b.ID”””看完上述内容，你们掌握python中怎么利用pandas合并数据的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注开发云行业资讯频道，感谢各位的阅读！

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