Pandas中合并数据吗两种常用方法及具体写法

Pandas中合并数据可以使用两种常用方法：merge和concat。

1. merge方法：

merge方法可以根据指定的列将两个DataFrame进行合并，常用的参数有on，how，left_on，right_on，suffixes等。

具体写法如下：

# 导入pandas库
import pandas as pd

# 创建两个DataFrame
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': ['A0', 'A1', 'A6', 'A7'],
                    'F': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                    'G': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                    'H': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']})

# 根据A列进行合并
result = pd.merge(df1, df2, on='A')

# 输出合并后的结果
print(result)

输出结果为：

    A   B   C   D   F   G   H
0  A0  B0  C0  D0  B4  C4  D4
1  A1  B1  C1  D1  B5  C5  D5

2. concat方法：

concat方法可以将两个或多个DataFrame沿着行或列的方向进行合并，常用的参数有axis，join，keys等。

具体写法如下：

# 导入pandas库
import pandas as pd

# 创建两个DataFrame
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({'E': ['E4', 'E5', 'E6', 'E7'],
                    'F': ['F4', 'F5', 'F6', 'F7'],
                    'G': ['G4', 'G5', 'G6', 'G7'],
                    'H': ['H4', 'H5', 'H6', 'H7']})

# 沿着列的方向进行合并
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)

# 输出合并后的结果
print(result)

输出结果为：

    A   B   C   D   E   F   G   H
0  A0  B0  C0  D0  E4  F4  G4  H4
1  A1  B1  C1  D1  E5  F5  G5  H5
2  A2  B2  C2  D2  E6  F6  G6  H6
3  A3  B3  C3  D3  E7  F7  G7  H7