Pandas合并操作——《Python数据分析库Pandas》

Pandas合并操作——《Python数据分析库Pandas》

• Pandas合并操作
• • 使用`merge`方法进行数据合并
  • 使用`concat`方法进行数据堆叠
  • 使用`join`方法进行列连接
  • `merge`方法的更多选项
  • `concat`方法的轴参数
  • `join`方法与`merge`方法的比较
  • 性能考虑
  • 总结

Pandas合并操作

Pandas是Python中一个强大的数据处理库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，其中数据合并是数据处理中非常常见的操作。在Pandas中，我们可以使用merge、concat和join等方法来实现数据的合并。

使用merge方法进行数据合并

merge方法是Pandas中用于合并两个DataFrame对象最常用的方法。它基于一个或多个键（key）将两个DataFrame进行连接。默认情况下，merge执行的是内连接（inner join），即只返回两个DataFrame中键匹配的行。

import pandas as pd

# 创建两个示例DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
   'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                     'value1': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({
   'key': ['B', 'C', 'D', 'E']