【基础】Python数据合并与连接操作

# 2.1 数据合并与连接的概念和类型

### 2.1.1 数据合并

数据合并是指将两个或多个具有相同列名的表按特定条件合并为一个新表。合并后的表包含所有输入表中的列，并且根据指定的条件将行连接起来。

### 2.1.2 数据连接

数据连接是指将两个或多个表按特定条件关联起来，但不会创建新的表。连接后的表只显示满足连接条件的行，并且不会包含所有输入表中的列。

# 2. Python数据合并与连接操作理论基础

### 2.1 数据合并与连接的概念和类型

#### 2.1.1 数据合并

数据合并是指将两个或多个数据集中的数据合并到一个新的数据集中的过程。合并后的数据集包含所有原始数据集中的列，并且行数等于原始数据集行数的总和。

#### 2.1.2 数据连接

数据连接是指将两个或多个数据集中的数据连接起来，形成一个新的数据集。连接后的数据集包含两个或多个原始数据集中的公共列，并且行数等于原始数据集行数的交集。

### 2.2 数据合并与连接的实现原理

#### 2.2.1 内存中合并与连接

内存中合并与连接是在内存中执行的，速度快，但需要足够大的内存空间。当数据集较小时，可以使用内存中合并与连接。

#### 2.2.2 磁盘中合并与连接

磁盘中合并与连接是在磁盘上执行的，速度较慢，但不需要额外的内存空间。当数据集较大时，可以使用磁盘中合并与连接。

### 2.2.3 内存中合并与连接的比较

| 特征 | 内存中合并与连接 | 磁盘中合并与连接 |
|---|---|---|
| 速度 | 快 | 慢 |
| 内存消耗 | 大 | 小 |
| 适用场景 | 数据集较小 | 数据集较大 |

### 2.2.4 磁盘中合并与连接的流程

磁盘中合并与连接的流程如下：

1. 将两个或多个数据集加载到内存中。
2. 在内存中创建连接键。
3. 将连接键写入磁盘上的临时文件中。
4. 将两个或多个数据集按照连接键排序并写入磁盘上的临时文件中。
5. 从磁盘上的临时文件中读取数据并进行连接。
6. 将连接后的数据写入新的数据集中。

### 2.2.5 磁盘中合并与连接的优化

磁盘中合并与连接的优化策略如下：

1. 选择合适的连接键。连接键应该是有唯一性的，并且尽可能小。
2. 对数据集进行排序。排序后的数据集可以加快连接速度。
3. 使用索引。索引可以加快数据读取速度。
4. 使用并行处理。并行处理可以加快连接速度。

# 3. Python数据合并与连接操作实践指南

### 3.1 Pandas库中的数据合并与连接操作

Pandas库提供了丰富的函数和方法来执行数据合并和连接操作。其中，`merge()`函数、`concat()`函数和`join()`方法是常用的三种操作。

#### 3.1.1 merge()函数

`merge()`函数用于合并两个或多个DataFrame，根据指定列进行匹配。其基本语法如下：

pd.merge(left, right, on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, how='inner', indicator=False)

其中：

* `left`和`right`：要合并的两个DataFrame。
* `on`：用于匹配的列名。
* `left_on`和`right_on`：分别指定`left`和`right` DataFrame中用于匹配的列名。
* `left_index`和`right_index`：如果为`True`，则使用DataFrame的索引作为匹配键。
* `how`：指定合并类型，可选值包括`inner`（内连接）、`outer`（外连接）、`left`（左连接）和`right`（右连接）。
* `indicator`：如果为`True`，则在合并后的DataFrame中添加一列来指示数据的来源。

**示例：**

import pandas as pd

left = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3], 'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']})
right = pd.DataFrame({'id': [2, 3, 4], 'age': [20, 25, 30]})

result = pd.merge(left, right, on='id')

print(result)

输出：

   id  name  age
0   2   Bob   20
1   3  Charlie  25

#### 3.1.2 concat()函数

`concat()`函数用于将多个DataFrame按行或列进行连接。其基本语法如下：

pd.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, sort=False)

其中：

* `objs`：要连接的DataFrame列表。
* `axis`：指定连接方向，`0`表示按行连接，`1`表示按列连接。