Pandas数据表拼接

Pandas中有三种常见的数据表拼接方式：

1. concatenate（连接）：沿着一个轴将多个数据表堆叠在一起。

2. merge（合并）：根据一个或多个键将不同的数据表连接在一起。

3. join（联接）：根据索引将不同的数据表连接在一起。

下面是各种拼接方式的示例：

1. concatenate

import pandas as pd

# 创建两个数据表
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                    'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                    'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']})

# 沿着行方向将两个数据表连接起来
result = pd.concat([df1, df2])
print(result)

输出结果：

    A   B   C   D
0  A0  B0  C0  D0
1  A1  B1  C1  D1
2  A2  B2  C2  D2
3  A3  B3  C3  D3
0  A4  B4  C4  D4
1  A5  B5  C5  D5
2  A6  B6  C6  D6
3  A7  B7  C7  D7

2. merge

import pandas as pd

# 创建两个数据表
df1 = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
                    'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

# 根据 key 列将两个数据表连接起来
result = pd.merge(df1, df2, on='key')
print(result)

输出结果：

  key   A   B   C   D
0  K0  A0  B0  C0  D0
1  K1  A1  B1  C1  D1
2  K2  A2  B2  C2  D2
3  K3  A3  B3  C3  D3

3. join

import pandas as pd

# 创建两个数据表
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']},
                   index=['K0', 'K1', 'K2', 'K3'])
df2 = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
                   index=['K0', 'K1', 'K2', 'K3'])

# 根据索引将两个数据表连接起来
result = df1.join(df2)
print(result)

输出结果：

     A   B   C   D
K0  A0  B0  C0  D0
K1  A1  B1  C1  D1
K2  A2  B2  C2  D2
K3  A3  B3  C3  D3