下列选项中，用于沿着每一轴方向堆叠多组数据的是（） A.merge() B.join() C.concat() D.combine_first()

用于沿着每一轴方向堆叠多组数据的方法是 `concat()`，而不是 `merge()`、`join()` 或 `combine_first()`。

因此，正确答案是 C. concat()。

其他选项的含义如下：

- A. merge()：用于按照一些键将不同 DataFrame 中的数据进行合并，在 SQL 中也有类似的操作。
- B. join()：用于按照一些键将不同 DataFrame 中的数据进行连接，与 SQL 中的 JOIN 操作类似。
- D. combine_first()：用于将两个 DataFrame 对象进行合并，并选择优先使用第一个 DataFrame 中的数据。

相关问题

python中pd.merge 和join哪个占内存

`pd.merge` 和 `join` 都是 pandas 中用于合并数据的函数，但是它们的实现方式略有不同。

`pd.merge` 是基于关系代数中的 join 操作实现的，它可以根据指定的键将两个 DataFrame 水平合并。使用 `pd.merge` 的好处是可以根据需要指定不同的 join 类型（如 inner join、left join、right join、outer join），并且可以指定多个键进行合并。但是在内存占用方面，`pd.merge` 可能会比较占用内存，因为它会产生中间结果，并且需要进行排序和去重操作。

`join` 函数是基于索引进行合并的，它可以将两个 DataFrame 按照索引进行垂直合并。使用 `join` 函数的好处是可以简单方便地进行垂直合并操作，并且不需要排序和去重操作。但是，`join` 函数也有一些限制，比如只能按照索引进行合并，不能指定多个键进行合并，且只能进行 inner join 和 left join。

因此，在内存占用方面，`join` 函数通常比 `pd.merge` 要占用更少的内存，但是 `pd.merge` 提供了更多的灵活性和功能。具体使用哪个函数要根据实际情况进行选择。

pandas.concat和pandas.join和pandas.merge

pandas.concat是pandas库中一个用于连接（合并）多个数据框（DataFrame）的函数。它可以沿着指定的轴（默认为行轴）将多个数据框连接在一起，形成一个新的数据框。这个函数可以实现多种连接方式，包括按行或按列连接，连接时可以指定连接方式（内连接、外连接等）以及对缺失值的处理方式。pandas.concat的语法如下：

pandas.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False)

其中，objs是要连接的多个数据框（DataFrame）的列表或字典；axis是指定连接的轴，默认为行轴（axis=0）；join是指定连接方式，默认为外连接（join='outer'）；ignore_index是是否忽略原始索引，默认为False。

pandas.join是pandas库中用于按照索引连接多个数据框的方法。它可以根据索引将多个数据框连接在一起，形成一个新的数据框。和pandas.concat不同，pandas.join只能按照索引进行连接，无法指定其他连接方式。pandas.join的语法如下：

DataFrame.join(other, on=None, how='left', lsuffix='', rsuffix='', sort=False)

其中，DataFrame是要连接的数据框；other是要连接的其他数据框；on是指定连接的列名或列名列表，默认为None使用索引进行连接；how是指定连接方式，默认为左连接（how='left'）；lsuffix和rsuffix是指定用于重叠列的后缀，默认为空字符串；sort是指定是否根据连接键排序，默认为False。

pandas.merge是pandas库中一个类似于SQL的内连接操作，用于按照列进行连接多个数据框。它可以根据指定的列将多个数据框连接在一起，形成一个新的数据框。pandas.merge的语法如下：

pandas.merge(left, right, on=None, how='inner', sort=False)

其中，left和right是要连接的两个数据框；on是指定连接的列名或列名列表，默认为None自动寻找重叠列进行连接；how是指定连接方式，默认为内连接（how='inner'）；sort是指定是否根据连接键排序，默认为False。