python進行數據合並concat/merge

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前言：

兩個表中的數據，要根據關鍵字段，進行合並。
在Excel中可以使用vlookup的方式，在python中可以使用concat或者是merge的方法。

1、pd.concat

pd.concat 函數：

  • 拼接的對象可以是series，還可以是dataframe
  • 拼接對象的個數不受限axis 控制拼接方向（既支持上下拼接，也支持左右拼接）
  • 左右拼接 axis=1，左右拼接的依據是行索引；上下拼接 axis =0 ,拼接依據是列名，默認是上下拼接
  • join 指定拼接方法
    • join=“inner” 內聯,表示保留兩個表共有的行索引
    • join=“outer” 外聯,表示保留兩個表所有的行索引，默認外聯
#導入需要的包
import pandas as pd
#創建需要的數據集：產品表
dict1={"產品編號":["CP13","CP14","CP15","CP16","CP17"],"產品名稱":["產品A003","產品A004","產品A005","產品A006","產品A007"]}
df1 = pd.DataFrame(dict1)
df1

#創建需要的數據集：詳情表
dict2={"訂單編號":["20220913","20220914","20220915","20220915"],
       "產品編號":["CP13","CP14","CP15","CP16"],
       "產品銷量":[13,24,45,32],
       "負責人":["張三","趙六","李八","李八"]}
df2 = pd.DataFrame(dict2)
df2

pd.concat([df1,df2])#默認上下拼接，拼接依據是列名；默認外聯，保留兩個表都有的索引信息

pd.concat([df1,df2],ignore_index=True)#重置行索引

#左右拼接的依據是行索引  axis默認是0上下拼接，1為左右拼接；默認外聯（join = 'outer'）
pd.concat([df1,df2],axis=1) 

#join指定瞭拼接方法，內聯，表示保留兩個表共有的行索引
pd.concat([df1,df2],axis=1,join="inner")

2、 df.append

和concat上下拼接的結果類似

df1.append(df2)

3、 pd.merge()

  • 拼接對象是dataframe或者series，左表必須是datafram
  • 拼接的數量隻能是兩個
  • 拼接方向隻能左右拼
#left_on寫左表進行拼接的字段，right_on寫右表要進行拼接的字段
pd.merge(df1,df2,left_on="產品編號",right_on="產品編號",how = 'right')
#若兩表拼接字段名完全一樣，可寫一個on
pd.merge(df1,df2,on="產品編號")

4、 df.join

和concat左右拼接的結果類似

df1.join(df2, lsuffix='_b', rsuffix='_a')

總結

到此這篇關於python進行數據合並concat/merge的文章就介紹到這瞭,更多相關python數據合並內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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