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 ...
concat() 用于按行或列拼接数据,merge() 基于键值进行合并,支持多种连接方式,包括内连接、外连接、左连接、右连接和交叉连接。join() 则通过索引连接 DataFrame,提供了简洁的左连接操作。文中通过丰富的示例演示了如何使用这些函数完成不同的合并任务,帮助用户在数据处理和分析中高效地整合数据。 导入pandas 库 ...
三、concat的使用 pd.concat( objs, axis=0, join="outer", ignore_index=False,...
前面介绍了基于column的连接方法,merge方法亦可基于index连接dataframe。 # 基于column和index的右连接# 定义df1df1 = pd.DataFrame({'alpha':['A','B','B','C','D','E'],'beta':['a','a','b','c','c','e'],'feature1':[1,1,2,3,3,1],'feature2':['low','medium','medium','hig...
正如我们从图中看到的，运行时间存在显着差异——最多相差 5 倍。随着 DataFrame 大小的增加，运行时间之间的差异也会增加。 两个 JOIN 操作几乎都随着 DataFrame 的大小线性增加。 但是，Join的运行时间增加的速度远低于Merge。如果需要处理大量数据，还是请使用join()进行操作。https://avoid.overfit.cn/post/e...
在数据分析过程中，数据合并与连接是一项常见的任务，能够帮助我们整合来自不同来源的数据，以便进行更全面的分析和洞察。Pandas库提供了两个主要的方法来实现这一目标：`merge` 和 `concat`。这两种方法各有其适用场景，理解它们之间的区别对于有效地处理数据合并问题至关重要。`merge` 方法主要用于基于一个或多个键...
首先，`merge`函数是最常用的用于数据库风格连接的方法。它基于一个或多个键将不同的DataFrame合并在一起，类似于SQL中的JOIN操作。`merge`支持内连接（inner join）、外连接（outer join）、左连接（left join）和右连接（right join），使得我们可以灵活地根据需求选择合适的连接方式。其次，`concat`函数用于简单...
首先，`pd.concat`函数接受DataFrame的列表，通过设置`axis`参数决定是行拼接（默认值，axis=0，相当于SQL的UNION ALL）还是列拼接（axis=1）。默认的`join`为'outer'，会合并所有索引和列，缺失值用NaN填充。设置`join='inner'`时，只保留匹配的行或列。`merge`函数则是基于键连接DataFrame，它根据...