简介
Pandas 提供了很多合并 Series 和 Dataframe 的强大的功能，通过这些功能可以方便的进行数据分析。本文将会详细讲解如何使用 Pandas 来合并 Series 和 Dataframe。
使用 concat
concat 是最常用的合并 DF 的方法，先看下 concat 的定义：
pd.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, copy=True)
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看一下我们经常会用到的几个参数：
objs 是 Series 或者 Series 的序列或者映射。
axis 指定连接的轴。
join : {‘inner’, ‘outer’}, 连接方式，怎么处理其他轴的 index，outer 表示合并，inner 表示交集。
ignore_index： 忽略原本的 index 值，使用 0,1,… n-1 来代替。
copy：是否进行拷贝。
keys：指定最外层的多层次结构的 index。
我们先定义几个 DF，然后看一下怎么使用 concat 把这几个 DF 连接起来：
In [1]: df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], ...: 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'], ...: 'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'], ...: 'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']}, ...: index=[0, 1, 2, 3]) ...:
In [2]: df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'], ...: 'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'], ...: 'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'], ...: 'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']}, ...: index=[4, 5, 6, 7]) ...:
In [3]: df3 = pd.DataFrame({'A': ['A8', 'A9', 'A10', 'A11'], ...: 'B': ['B8', 'B9', 'B10', 'B11'], ...: 'C': ['C8', 'C9', 'C10', 'C11'], ...: 'D': ['D8', 'D9', 'D10', 'D11']}, ...: index=[8, 9, 10, 11]) ...:
In [4]: frames = [df1, df2, df3]
In [5]: result = pd.concat(frames)
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df1,df2,df3 定义了同样的列名和不同的 index，然后将他们放在 frames 中构成了一个 DF 的 list，将其作为参数传入 concat 就可以进行 DF 的合并。
举个多层级的例子：
In [6]: result = pd.concat(frames, keys=['x', 'y', 'z'])
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使用 keys 可以指定 frames 中不同 frames 的 key。
使用的时候，我们可以通过选择外部的 key 来返回特定的 frame：
In [7]: result.loc['y']Out[7]: A B C D4 A4 B4 C4 D45 A5 B5 C5 D56 A6 B6 C6 D67 A7 B7 C7 D7
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上面的例子连接的轴默认是 0，也就是按行来进行连接，下面我们来看一个例子按列来进行连接，如果要按列来连接，可以指定 axis=1：
In [8]: df4 = pd.DataFrame({'B': ['B2', 'B3', 'B6', 'B7'], ...: 'D': ['D2', 'D3', 'D6', 'D7'], ...: 'F': ['F2', 'F3', 'F6', 'F7']}, ...: index=[2, 3, 6, 7]) ...:
In [9]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1, sort=False)
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默认的 join='outer'，合并之后 index 不存在的地方会补全为 NaN。
下面看一个 join=’inner’的情况：
In [10]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join='inner')
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join=’inner’ 只会选择 index 相同的进行展示。
如果合并之后，我们只想保存原来 frame 的 index 相关的数据，那么可以使用 reindex：
In [11]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1).reindex(df1.index)
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或者这样：
In [12]: pd.concat([df1, df4.reindex(df1.index)], axis=1)Out[12]: A B C D B D F0 A0 B0 C0 D0 NaN NaN NaN1 A1 B1 C1 D1 NaN NaN NaN2 A2 B2 C2 D2 B2 D2 F23 A3 B3 C3 D3 B3 D3 F3
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看下结果：
可以合并 DF 和 Series：
In [18]: s1 = pd.Series(['X0', 'X1', 'X2', 'X3'], name='X')
In [19]: result = pd.concat([df1, s1], axis=1)
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如果是多个 Series，使用 concat 可以指定列名：
In [23]: s3 = pd.Series([0, 1, 2, 3], name='foo')
In [24]: s4 = pd.Series([0, 1, 2, 3])
In [25]: s5 = pd.Series([0, 1, 4, 5])
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In [27]: pd.concat([s3, s4, s5], axis=1, keys=['red', 'blue', 'yellow'])Out[27]: red blue yellow0 0 0 01 1 1 12 2 2 43 3 3 5
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使用 append
append 可以看做是 concat 的简化版本，它沿着axis=0 进行 concat：
In [13]: result = df1.append(df2)
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如果 append 的两个 DF 的列是不一样的会自动补全 NaN：
In [14]: result = df1.append(df4, sort=False)
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如果设置 ignore_index=True，可以忽略原来的 index，并重写分配 index：
In [17]: result = df1.append(df4, ignore_index=True, sort=False)
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向 DF append 一个 Series：
In [35]: s2 = pd.Series(['X0', 'X1', 'X2', 'X3'], index=['A', 'B', 'C', 'D'])
In [36]: result = df1.append(s2, ignore_index=True)
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使用 merge
和 DF 最类似的就是数据库的表格，可以使用 merge 来进行类似数据库操作的 DF 合并操作。
先看下 merge 的定义：
pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=True, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validate=None)
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Left, right 是要合并的两个 DF 或者 Series。
on 代表的是 join 的列或者 index 名。
left_on:左连接
right_on：右连接
left_index: 连接之后，选择使用左边的 index 或者 column。
right_index:连接之后，选择使用右边的 index 或者 column。
how：连接的方式，'left', 'right', 'outer', 'inner'. 默认 inner.
sort: 是否排序。
suffixes: 处理重复的列。
copy: 是否拷贝数据
先看一个简单 merge 的例子：
In [39]: left = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'], ....: 'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], ....: 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']}) ....:
In [40]: right = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'], ....: 'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'], ....: 'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']}) ....:
In [41]: result = pd.merge(left, right, on='key')
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上面两个 DF 通过 key 来进行连接。
再看一个多个 key 连接的例子：
In [42]: left = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1', 'K2'], ....: 'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1'], ....: 'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], ....: 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']}) ....:
In [43]: right = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K1', 'K2'], ....: 'key2': ['K0', 'K0', 'K0', 'K0'], ....: 'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'], ....: 'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']}) ....:
In [44]: result = pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'])
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How 可以指定 merge 方式，和数据库一样，可以指定是内连接，外连接等：
In [45]: result = pd.merge(left, right, how='left', on=['key1', 'key2'])
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指定 indicator=True ，可以表示具体行的连接方式：
In [60]: df1 = pd.DataFrame({'col1': [0, 1], 'col_left': ['a', 'b']})
In [61]: df2 = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 2], 'col_right': [2, 2, 2]})
In [62]: pd.merge(df1, df2, on='col1', how='outer', indicator=True)Out[62]: col1 col_left col_right _merge0 0 a NaN left_only1 1 b 2.0 both2 2 NaN 2.0 right_only3 2 NaN 2.0 right_only
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如果传入字符串给 indicator，会重命名 indicator 这一列的名字：
In [63]: pd.merge(df1, df2, on='col1', how='outer', indicator='indicator_column')Out[63]: col1 col_left col_right indicator_column0 0 a NaN left_only1 1 b 2.0 both2 2 NaN 2.0 right_only3 2 NaN 2.0 right_only
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多个 index 进行合并：
In [112]: leftindex = pd.MultiIndex.from_tuples([('K0', 'X0'), ('K0', 'X1'), .....: ('K1', 'X2')], .....: names=['key', 'X']) .....:
In [113]: left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'], .....: 'B': ['B0', 'B1', 'B2']}, .....: index=leftindex) .....:
In [114]: rightindex = pd.MultiIndex.from_tuples([('K0', 'Y0'), ('K1', 'Y1'), .....: ('K2', 'Y2'), ('K2', 'Y3')], .....: names=['key', 'Y']) .....:
In [115]: right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'], .....: 'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']}, .....: index=rightindex) .....:
In [116]: result = pd.merge(left.reset_index(), right.reset_index(), .....: on=['key'], how='inner').set_index(['key', 'X', 'Y'])
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支持多个列的合并：
In [117]: left_index = pd.Index(['K0', 'K0', 'K1', 'K2'], name='key1')
In [118]: left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], .....: 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'], .....: 'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1']}, .....: index=left_index) .....:
In [119]: right_index = pd.Index(['K0', 'K1', 'K2', 'K2'], name='key1')
In [120]: right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'], .....: 'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3'], .....: 'key2': ['K0', 'K0', 'K0', 'K1']}, .....: index=right_index) .....:
In [121]: result = left.merge(right, on=['key1', 'key2'])
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使用 join
join 将两个不同 index 的 DF 合并成一个。可以看做是 merge 的简写。
In [84]: left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'], ....: 'B': ['B0', 'B1', 'B2']}, ....: index=['K0', 'K1', 'K2']) ....:
In [85]: right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C2', 'C3'], ....: 'D': ['D0', 'D2', 'D3']}, ....: index=['K0', 'K2', 'K3']) ....:
In [86]: result = left.join(right)
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可以指定 how 来指定连接方式：
In [87]: result = left.join(right, how='outer')
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默认 join 是按 index 来进行连接。
还可以按照列来进行连接：
In [91]: left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], ....: 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'], ....: 'key': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1']}) ....:
In [92]: right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1'], ....: 'D': ['D0', 'D1']}, ....: index=['K0', 'K1']) ....:
In [93]: result = left.join(right, on='key')
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单个 index 和多个 index 进行 join：
In [100]: left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'], .....: 'B': ['B0', 'B1', 'B2']}, .....: index=pd.Index(['K0', 'K1', 'K2'], name='key')) .....:
In [101]: index = pd.MultiIndex.from_tuples([('K0', 'Y0'), ('K1', 'Y1'), .....: ('K2', 'Y2'), ('K2', 'Y3')], .....: names=['key', 'Y']) .....:
In [102]: right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'], .....: 'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']}, .....: index=index) .....:
In [103]: result = left.join(right, how='inner')
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列名重复的情况：
In [122]: left = pd.DataFrame({'k': ['K0', 'K1', 'K2'], 'v': [1, 2, 3]})
In [123]: right = pd.DataFrame({'k': ['K0', 'K0', 'K3'], 'v': [4, 5, 6]})
In [124]: result = pd.merge(left, right, on='k')
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可以自定义重复列名的命名规则：
In [125]: result = pd.merge(left, right, on='k', suffixes=('_l', '_r'))
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覆盖数据
有时候我们需要使用 DF2 的数据来填充 DF1 的数据，这时候可以使用 combine_first：
In [131]: df1 = pd.DataFrame([[np.nan, 3., 5.], [-4.6, np.nan, np.nan], .....: [np.nan, 7., np.nan]]) .....:
In [132]: df2 = pd.DataFrame([[-42.6, np.nan, -8.2], [-5., 1.6, 4]], .....: index=[1, 2]) .....:
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In [133]: result = df1.combine_first(df2)
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或者使用 update：
In [134]: df1.update(df2)
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