python pandas 合并数据函数merge join concat combine_first 区分

　　pandas对象中的数据可以通过一些内置的方法进行合并：pandas.merge，pandas.concat，实例方法join，combine_first，它们的使用对象和效果都是不同的，下面进行区分和比较。

　　数据的合并可以在列方向和行方向上进行，即下图所示的两种方式：

　　

　pandas.merge和实例方法join实现的是图2列之间的连接，以DataFrame数据结构为例讲解，DataFrame1和DataFrame2必须要在至少一列上内容有重叠，index也好，columns也好，只要是有内容重叠的列即可，指定其中一列或几列作为连接的键，然后按照键，索引DataFrame2其他列上的的数据，添加DataFrame1中。例，以columns内容作为连接键：

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
df1 = DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'a', 'b'],
                 'data1': range(7)})
df2 = DataFrame({ 'key': ['a', 'b', 'd'],
                 'data2': range(3),
                 'data3':range(3,6)})
DF1=pd.merge(df1, df2)

通过设置merge参数'on'，'left_on'，'right_on'可以指定用来连接的列（即关键的重复内容列），也可以将index作为连接键，只要传入left_index=True或right_index=True（或两个都传）来说明索引被用作连接键，例：

left1 = DataFrame({'key': ['a', 'b', 'a', 'a', 'b', 'c'],
                  'value': range(6)})
right1 = DataFrame({'group_val': [3.5, 7]}, index=['a', 'b'])
lr=pd.merge(left1, right1, left_on='key', right_index=True)

　　而实例方法join默认通过index来进行连接，例：

left2 = DataFrame([[1., 2.], [3., 4.], [5., 6.]], index=['a', 'c', 'e'],
                 columns=['Ohio', 'Nevada'])
right2 = DataFrame([[7., 8.], [9., 10.], [11., 12.], [13, 14]],
                   index=['b', 'c', 'd', 'e'], columns=['Missouri', 'Alabama'])
lr2=left2.join(right2, how='outer')

　join方法也可以通过列来连接，同样设置参数‘on’即可。

　　上面介绍的函数实现的均是列之间的连接，要实现行之间的连接，要使用pd.concat方法，例:

s1 = Series([0, 1], index=['a', 'b'])
s2 = Series([2, 3, 4], index=['c', 'd', 'e'])
s3 = Series([5, 6], index=['f', 'g'])
ss=pd.concat([s1, s2, s3])
st=pd.concat([s1,s2,s3],axis=1)

concat默认在axis=0上工作（沿着负y轴的方向），当设置axis=1时（沿着x轴的方向），它同时也可以实现列之间的连接，产生一个DataFrame。

　　最后一个实例方法combine_first，它实现既不是行之间的连接，也不是列之间的连接，它在为数据“打补丁”：用参数对象中的数据为调用者对象的缺失数据“打补丁”。例：

a = Series([np.nan, 2.5, np.nan, 3.5, 4.5, np.nan],
           index=['f', 'e', 'd', 'c', 'b', 'a'])
b = Series(np.arange(len(a), dtype=np.float64),
           index=['f', 'e', 'd', 'c', 'b', 'a'])
b[-1] = np.nan
c=b[:-2].combine_first(a[2:])
df1 = DataFrame({'a': [1., np.nan, 5., np.nan],
                 'b': [np.nan, 2., np.nan, 6.],
                 'c': range(2, 18, 4)})
df2 = DataFrame({'a': [5., 4., np.nan, 3., 7.],
                 'b': [np.nan, 3., 4., 6., 8.]})
df=df1.combine_first(df2)

　　简单总结来说，通过merge和join合并的数据后数据的列变多，通过concat合并后的数据行列都可以变多（axis=1)，而combine_first可以用一个数据填充另一个数据的缺失数据。

注：以上所有实验都是默认的“inner”连接方式（交集），可以通过“how”参数改变。