掌握pandas中的数据合并与连接操作

# 1. pandas中的数据合并与连接概述

在数据处理中，经常需要将多个数据集进行合并和连接，以便进行进一步的分析和处理。pandas 提供了强大的功能来实现数据合并与连接操作，极大地简化了数据处理的流程。数据合并与连接的概念涵盖了横向合并和纵向合并两种方式，可以根据不同的需求选择合适的方法。通过本章的学习，我们将深入了解这些概念，并学会如何在实际项目中应用这些技巧，提高数据处理效率和准确性。无论是合并两个不同来源的数据集，还是连接多个数据表，都可以通过 pandas 轻松实现，让数据处理变得更加高效和便捷。

# 2. 数据合并方法初探

#### 2.1 横向合并
横向合并是指将两个或多个数据框水平拼接在一起，即按列进行合并。这种合并方式通常适用于数据列相同但记录不同的情况。Pandas中的`concat()`函数可以实现横向合并操作，通过指定`axis`参数为1来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'B': ['a', 'b', 'c']})

df2 = pd.DataFrame({'C': [4, 5, 6],
                    'D': ['d', 'e', 'f']})

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

通过上面的代码，我们可以将`df1`和`df2`按列进行拼接，得到包含所有列的新数据框`result`。

#### 2.2 纵向合并
纵向合并是指将两个或多个数据框垂直堆叠在一起，即按行进行合并。这种合并方式通常适用于数据列相同但记录不同的情况。同样，Pandas中的`concat()`函数也可以实现纵向合并操作，此时不需要指定`axis`参数，函数会默认按行合并。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'B': ['a', 'b', 'c']})

df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6],
                    'B': ['d', 'e', 'f']})

result = pd.concat([df1, df2])
print(result)

通过上面的代码，我们可以将`df1`和`df2`按行进行堆叠，得到包含所有记录的新数据框`result`。

#### 2.3 使用concat函数实现数据合并
除了简单的横向和纵向合并，`concat()`函数还可以通过设置参数实现更复杂的数据合并操作。例如，我们可以通过`keys`参数为数据添加层次化索引，方便数据标识与索引。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'B': ['a', 'b', 'c']})

df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6],
                    'B': ['