merge是按照列值或索引值进行连接,concat是按照轴进行拼接。 一,merge 数据库风格的连接是merge, DataFrame.merge(right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x','_y'), indicator=False, validate=None) 参数注释: righ...
主要区别 基于索引 vs. 基于列:join 默认基于索引合并,而 merge 可以基于任意列进行合并。 连接类型:merge 支持不同类型的连接(如内连接、外连接等),而 join 默认执行的是内连接。 轴向:concat 允许你指定沿哪个轴向(行或列)进行合并,而 join 和 merge 默认沿列合并。 使用场景:join 通常用于添加新列,merge ...
这两个函数虽然都用于合并数据,但它们的用途和合并方式有所不同。本文将详细介绍concat()和merge()的区别、用法以及适用场景,并通过多个示例代码展示如何在实际中使用这两个函数。 1. pandasconcat() concat()函数主要用于沿着一条轴将多个对象堆叠到一起。可以理解为把两个或多个“表”按行或列的方向拼接。 示...
这种JOIN的写法等同于前面提到的merge设置不带任何参数,而且这种情况下merge会去掉重复的列 pd.merge(left, right)# 列名不同,但内容有相同,所以依然可以作为键来用 同样,因为merge默认是内连接,所以返回的结果只有一行,而JOIN返回的结果是以左表的key列为准,有两行。 特别注意,即使列名相同了,也必须用到' set_...
pandas中数据合并常用到的函数是join、merge、concat 一、join的使用 从pandas代码可以看到join函数主要是...
一个非常高的级别差异是 merge() 用于根据公共列的值组合两个(或更多)数据帧(也可以使用索引,使用 left_index=True 和/或 right_index=True ), 和 concat() 用于将一个(或多个)数据帧一个一个地附加到另一个(或侧面,取决于 axis 选项是否设置为0 或 1)。 join() 用于在索引的基础上合并2个dataframes...
concat方法与SQL中的join不同,当axis = 0时,concat会保留所有行(可能丢失部分列);当axis = 1时,concat会保留所有列(可能会丢失部分行),而SQL中的join方法一般会指定on a.id = b.id等条件,筛选出来部分行。 concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, ...
1. concat 2. append 3. merge 4. join 5. combine 总结 1. concat concat 是 pandas 中专门用于数据连接合并的函数,功能非常强大,支持纵向合并和横向合并,默认情况下是纵向合并,具体可以通过参数进行设置。 pd.concat( objs:'Iterable[NDFrame] | Mapping[Hashable, NDFrame]', ...
concat、append、join、merge 区别如下: 1、.concat():pandas的顶级方法,提供了axis设置可用于df间行方向(增加行,下同)或列方向(增加列,下同)进行内联或外联拼接操作 2、.append():dataframe数据类型的方法,提供了行方向的拼接操作 3、.join():dataframe数据类型的方法,提供了列方向的拼接操作,支持左联、右联、...