pandas 根据指定列合并多个dataframe

可以使用 pandas 的 merge() 函数根据指定列合并多个 dataframe。

例如，假设我们有三个 dataframe，每个 dataframe 包含学生的姓名和年龄信息：

df1:

| 姓名 | 年龄 |
|---|---|
| 小明 | 20 |
| 小红 | 18 |

df2:

| 姓名 | 年龄 |
|---|---|
| 小明 | 20 |
| 小张 | 19 |

df3:

| 姓名 | 年龄 |
|---|---|
| 小明 | 20 |
| 小李 | 21 |

我们可以按照姓名这一列，将这三个 dataframe 合并成一个包含所有学生的姓名和年龄信息的 dataframe：

df = pd.merge(df1, df2, on='姓名', how='outer')
df = pd.merge(df, df3, on='姓名', how='outer')

使用 outer 合并方式，可以保留所有学生信息，如果学生在某个数据表中不存在，则填充 NaN。

最终得到的 dataframe 如下所示：

| 姓名 | 年龄_x | 年龄_y | 年龄 |
|---|---|---|---|
| 小明 | 20.0 | 20.0 | 20.0 |
| 小红 | 18.0 | NaN | NaN |
| 小张 | NaN | 19.0 | NaN |
| 小李 | NaN | NaN | 21.0 |

相关问题

pandas怎么合并多个dataframe

Pandas库提供了多种方法来合并多个DataFrame。以下是一些常见的合并方式：

1. **concat()**：这是最基础的合并方式，它将数据框沿着一个轴水平堆叠起来。例如：

   df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'], 'B': [1, 2, 3]})
   df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6'], 'B': [4, 5, 6]})

   merged_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)  # 默认按行拼接

2. **merge()**：用于基于一个或多个键列进行连接，适合于有关联列的数据。例如，内连接（默认）：

   merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A')  # 合并两个DataFrame，依据'A'列

还支持外连接、左连接和右连接等。

3. **join()**：这是对`merge()`的一个简单封装，适用于索引列相匹配的情况，也支持`inner`, `outer`, `left`, `right`等连接类型。

4. **pd.concat() + dict 或 DataFrame列表**：如果要合并多个DataFrame，可以用字典或列表存储它们，然后一次性传给`concat()`：

   dfs = {'df1': df1, 'df2': df2}
   combined_df = pd.concat(dfs.values(), axis=0, keys=dfs.keys())

pandas merge 合并多个 dataframe

### 回答1：
pandas是一个强大的Python数据分析库，其提供了各种操作数据的功能，包括合并多个DataFrame。merge()函数是pandas中一个非常常用的合并数据的方法。

首先，假设有两个DataFrame，df1和df2，它们包含不同的数据列和索引。我们可以使用merge()方法将它们合并成一个新的DataFrame。

merge()函数的基本语法如下：
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='列名')

其中，df1和df2是待合并的两个DataFrame对象，on='列名'表示根据该列进行合并。如果两个DataFrame的该列数据相等，则合并这两行数据。可以设置参数how来指定合并方式，包括inner、outer、left、right，默认为inner（内连接）。

例如，如果df1中有列A和列B，df2中有列A和列C，我们可以使用如下代码合并它们：
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A')

合并后的新DataFrame merged_df 将包含df1和df2的所有列，并且根据列A的数据进行合并。

除了根据列进行合并外，还可以根据索引进行合并。只需将on参数设置为None，然后使用left_index和right_index指定要合并的索引列。

例如，如果我们要根据索引合并df1和df2，可以使用如下代码：
merged_df = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)

这样，合并后的新DataFrame merged_df 将根据索引进行合并，包含df1和df2的所有列。

综上所述，pandas中的merge()函数为我们提供了一种简便的方法来合并多个DataFrame。我们可以根据指定的列或索引进行合并，并通过设置不同的合并方式来控制结果。这使得我们能够轻松地处理和分析大量的数据。

### 回答2：
pandas是一个用于数据分析和数据操作的Python库。其中的merge函数可以用于合并多个DataFrame。下面是如何使用merge函数合并多个DataFrame的步骤：

1. 导入pandas库：首先，需要导入pands库，以便使用其中的merge函数。通常，pandas库已经被安装在Python环境中。

   import pandas as pd

2. 创建要合并的DataFrame：准备需要合并的多个DataFrame。每个DataFrame可以包含一些共享的列或不同的列。

   df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
   df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'C': [7, 8, 9]})
   df3 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'D': [10, 11, 12]})

3. 使用merge函数合并DataFrame：使用merge函数将多个DataFrame合并为一个DataFrame。在此过程中，可以指定一些参数，如连接键和合并方式。

   merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A', how='inner')
   merged_df = pd.merge(merged_df, df3, on='A', how='inner')

上述代码将df1、df2和df3按'A'这一列进行内连接合并。合并后的DataFrame将包含'A'列以及df1、df2和df3中的其他列。

4. 查看合并后的结果：可以使用head()或tail()函数查看合并后的结果的前几行或后几行。

   print(merged_df.head())

通过执行上述代码，将显示合并后的DataFrame的前几行。

以上是使用pandas的merge函数合并多个DataFrame的基本步骤。可以根据具体的需求，调整参数来实现不同的合并方式，如左连接、右连接、外连接等。

### 回答3：
pandas 中的 merge() 函数可以用于合并多个 DataFrame。合并是根据指定的一列或多列进行的，并且类似于 SQL 中的 JOIN 操作。下面是一个简单的例子来说明如何使用 merge()。

假设我们有两个 DataFrame，df1 和 df2。df1 包含员工的姓名和员工编号，而 df2 包含员工编号和员工的职位信息。我们想要根据员工编号将这两个 DataFrame 合并起来，创建一个新的 DataFrame，其中包含员工的姓名、员工编号和职位信息。

首先，我们使用 merge() 函数将 df1 和 df2 按照员工编号进行合并：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='员工编号')

在这里，我们将 df1 和 df2 通过员工编号这一列进行合并，并将结果保存在 merged_df 中。

如果 df1 和 df2 中的列名不同，我们可以使用 left_on 和 right_on 参数来指定要进行合并的列名：

merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='df1员工编号', right_on='df2员工编号')

此外，还可以使用 merge() 函数的 how 参数来指定合并的方式，如 'left'、'right'、'inner' 或 'outer'。默认情况下，merge() 函数使用 'inner' 合并方式，即只保留两个 DataFrame 中共有的数据。不过，我们也可以使用其他合并方式来合并数据。

通过使用 merge() 函数，我们可以方便地将多个 DataFrame 进行合并，根据不同的需求生成一个新的 DataFrame。希望这个回答能对你有所帮助。