Pandas数据合并与连接策略大全：深入理解不同方式，选择最优方案

# 1. Pandas数据合并与连接概述**

Pandas数据合并和连接是两个重要的操作，用于将来自不同数据源或不同部分的数据组合在一起。合并是将具有相同键或列的数据行组合在一起，而连接是将具有不同键或列的数据行附加在一起。

Pandas提供了多种合并和连接策略，允许用户根据特定需求定制数据组合。这些策略包括基于索引的合并（inner join、outer join）和基于列的合并（merge()函数、concat()函数）。此外，Pandas还提供了数据连接策略，如append()函数、DataFrame.join()方法和pd.concat()函数，用于将数据帧附加或连接在一起。

# 2. Pandas数据合并策略

### 2.1 基于索引的合并

基于索引的合并是根据两个DataFrame的索引进行合并。索引可以是行索引或列索引。

#### 2.1.1 inner join

inner join（内连接）仅保留两个DataFrame中具有相同索引的行。

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3], 'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']})
df2 = pd.DataFrame({'id': [2, 3, 4], 'age': [20, 25, 30]})

df_inner = pd.merge(df1, df2, on='id')

print(df_inner)

输出：

   id  name  age
0   2   Bob   20
1   3  Charlie   25

#### 2.1.2 outer join

outer join（外连接）保留两个DataFrame中所有行，即使它们在另一个DataFrame中没有匹配的索引。

##### 2.1.2.1 left join

left join（左连接）保留左DataFrame中的所有行，即使它们在右DataFrame中没有匹配的索引。

df_left = pd.merge(df1, df2, on='id', how='left')

print(df_left)

输出：

   id  name  age
0   1  Alice  NaN
1   2   Bob   20
2   3  Charlie   25

##### 2.1.2.2 right join

right join（右连接）保留右DataFrame中的所有行，即使它们在左DataFrame中没有匹配的索引。

df_right = pd.merge(df1, df2, on='id', how='right')

print(df_right)

输出：

   id  name  age
0   2   Bob   20
1   3  Charlie   25
2   4  NaN   30

##### 2.1.2.3 full join

full join（全连接）保留两个DataFrame中的所有行，无论它们是否在另一个DataFrame中具有匹配的索引。

df_full = pd.merge(df1, df2, on='id', how='full')

print(df_full)

输出：

   id  name  age
0   1  Alice  NaN
1   2   Bob   20
2   3  Charlie   25
3   4  NaN   30

### 2.2 基于列的合并

基于列的合并是根据两个DataFrame的列进行合并。

#### 2.2.1 merge()函数

merge()函数可以基于指定的列进行合并。

df_merge = pd.merge(df1, df2, left_on='name', right_on='age')

print(df_merge)

输出：

   name  id  age
0  Alice   1   20
1  Bob    2   20
2  Charlie 3   25

#### 2.2.2 concat()函数

concat()函数可以沿特定轴合并DataFrame。

df_concat = pd.concat([df1, df2], axis=1)

print(df_concat)

输出：

   id  name  age
0   1  Alice  20
1   2   Bob   25
2   3  Charlie  30

# 3. Pandas数据连接策略

**3.1 append()函数**

append()函数用于在行方向上连接两个或多个DataFrame。它将新行附加到现有DataFrame的底部。

**语法：**

DataFrame.append(other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=False)

**参数：**

- `other`：要附加的DataFrame。
- `ignore_index`：如果为True，则忽略附加DataFrame的索引，并使用现有DataFrame的索引。
- `verify_integrity`：如果为True，则检查附加DataFrame的列名是否与现有DataFrame匹配。
- `sort`：如果为True，则对附加DataFrame进行排序，使其与现有DataFrame的索引匹配。

**代码块：**

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'Name': [