簡介
使用concat
使用append
使用merge
使用join
覆寫資料
pandas提供了很多合并series和dataframe的強大的功能，通過這些功能可以友善的進行資料分析。本文将會詳細講解如何使用pandas來合并series和dataframe。
concat是最常用的合并df的方法，先看下concat的定義：
看一下我們經常會用到的幾個參數：
objs是series或者series的序列或者映射。
axis指定連接配接的軸。
<code>join</code> : {‘inner’, ‘outer’}, 連接配接方式，怎麼處理其他軸的index，outer表示合并，inner表示交集。
ignore_index： 忽略原本的index值，使用0,1,… n-1來代替。
copy：是否進行拷貝。
keys：指定最外層的多層次結構的index。
我們先定義幾個df，然後看一下怎麼使用concat把這幾個df連接配接起來：
df1,df2,df3定義了同樣的列名和不同的index，然後将他們放在frames中構成了一個df的list，将其作為參數傳入concat就可以進行df的合并。
舉個多層級的例子：
使用keys可以指定frames中不同frames的key。
使用的時候，我們可以通過選擇外部的key來傳回特定的frame：
上面的例子連接配接的軸預設是0，也就是按行來進行連接配接，下面我們來看一個例子按列來進行連接配接，如果要按列來連接配接，可以指定axis=1：
預設的 <code>join='outer'</code>，合并之後index不存在的地方會補全為nan。
下面看一個join='inner’的情況：
join=‘inner’ 隻會選擇index相同的進行展示。
如果合并之後，我們隻想儲存原來frame的index相關的資料，那麼可以使用reindex：
或者這樣：
看下結果：
可以合并df和series：
如果是多個series，使用concat可以指定列名：
append可以看做是concat的簡化版本，它沿着<code>axis=0</code> 進行concat：
如果append的兩個 df的列是不一樣的會自動補全nan：
如果設定ignore_index=true，可以忽略原來的index，并重寫配置設定index：
向df append一個series：
和df最類似的就是資料庫的表格，可以使用merge來進行類似資料庫操作的df合并操作。
先看下merge的定義：
left, right是要合并的兩個df 或者 series。
on代表的是join的列或者index名。
left_on:左連接配接
<code>right_on</code>：右連接配接
<code>left_index</code>: 連接配接之後，選擇使用左邊的index或者column。
<code>right_index</code>:連接配接之後，選擇使用右邊的index或者column。
how：連接配接的方式，<code>'left'</code>, <code>'right'</code>, <code>'outer'</code>, <code>'inner'</code>. 預設 <code>inner</code>.
<code>sort</code>: 是否排序。
<code>suffixes</code>: 處理重複的列。
<code>copy</code>: 是否拷貝資料
先看一個簡單merge的例子：
上面兩個df通過key來進行連接配接。
再看一個多個key連接配接的例子：
how 可以指定merge方式，和資料庫一樣，可以指定是内連接配接，外連接配接等：
合并方法
sql 方法
<code>left</code>
<code>left outer join</code>
<code>right</code>
<code>right outer join</code>
<code>outer</code>
<code>full outer join</code>
<code>inner</code>
<code>inner join</code>
指定indicator=true ，可以表示具體行的連接配接方式：
如果傳入字元串給indicator，會重命名indicator這一列的名字：
多個index進行合并：
支援多個列的合并：
join将兩個不同index的df合并成一個。可以看做是merge的簡寫。
可以指定how來指定連接配接方式：
預設join是按index來進行連接配接。
還可以按照列來進行連接配接：
單個index和多個index進行join：
列名重複的情況：
可以自定義重複列名的命名規則：
有時候我們需要使用df2的資料來填充df1的資料，這時候可以使用combine_first：
或者使用update：
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