三者都可以进行数据合并和拼接，但具体连接方式不同：
1、merge
2、join
3、concat
一、merge
默认是根据列标题进行合并
1、在一个字段上的连接
import numpy as np from pandas import Series, DataFrame dframe1 = DataFrame({\'key\':[\'X\',\'Z\',\'Y\',\'Z\',\'X\',\'X\'],\'value_df1\': np.arange(6)}) dframe1 >> key value_df1 0 X 0 1 Z 1 2 Y 2 3 Z 3 4 X 4 5 X 5 dframe2 = DataFrame({\'key\':[\'Q\',\'Y\',\'Z\'],\'value_df2\':[1,2,3]}) dframe2 >> key value_df2 0 Q 1 1 Y 2 2 Z 3
1）内连接（交集）
# 默认选取两个数据共有的字段进行连接 # 默认是内连接（即交集） pd.merge(dframe1,dframe2) # 功能同上 pd.merge(dframe1,dframe2, on=\'key\', how=\'inner\') # on=\'key\'指定合并的字段；how=\'inner\'指定连接方式为内连接 >>
选取‘key’列数据取交集后，另外两列的数据组合连接成一行：
比如上数据，df1中Z有两行数据（1， 3），df2中Z有一行数据（3），最后将（1-3， 3-3）连接生成2行数据，得到以上的数据结果。
因为df1和df2中Y都只有一行，所以最终连接后也只有一行数据。
2）外连接（全连接、并集）
# on=\'key\'可以省略，但最好不要省略 # how=\'outer\'指定外连接 pd.merge(dframe1,dframe2,on=\'key\',how=\'outer\') >>
可以看到，df2中没有的df1中有的X，在df2的数据中自动填充了空值NaN。df1中也相同。
3）左连接
# 对左边on=\'×\'列的数据进行链接，右边没有的，用NaN进行填充 pd.merge(dframe1,dframe2,on=\'key\',how=\'left\') >>
可以看出，key只有左边数据的数据，在右边数据没有的，就用空值填充。
4）右连接
# 与左连接相反。以右边数据为基准，左边没有的用空值填充 pd.merge(dframe1,dframe2,on=\'key\',how=\'right\') >>
2、在多个字段上的连接
# 定义两个DataFrame数据 df_left = DataFrame({\'key1\': [\'SF\', \'SF\', \'LA\'], \'key2\': [\'one\', \'two\', \'one\'], \'left_data\': [10,20,30]}) df_left >> key1 key2 left_data 0 SF one 10 1 SF two 20 2 LA one 30 df_right = DataFrame({\'key1\': [\'SF\', \'SF\', \'LA\', \'LA\'], \'key2\': [\'one\', \'one\', \'one\', \'two\'], \'right_data\': [40,50,60,70]}) df_right >> key1 key2 right_data 0 SF one 40 1 SF one 50 2 LA one 60 3 LA two 70
1）内连接
# 指定同时在多个字段上连接 pd.merge(df_left, df_right, on=[\'key1\', \'key2\'])
2）外连接
# 指定how=\'outer\' pd.merge(df_left, df_right, on=[\'key1\', \'key2\'],how=\'outer\')
3）若两列中有多个相同名称字段，且只在一个字段上了连接
# 只对key1连接，key2会自动重命名 pd.merge(df_left,df_right,on=\'key1\') >>
# 当然也可以给key2字段分别加后缀 pd.merge(df_left,df_right, on=\'key1\',suffixes=(\'_lefty\',\'_righty\')) >>
3）左连接
# 指定how=\'left\' pd.merge(df_left, df_right, on=[\'key1\', \'key2\'],how=\'left\') >>
4）右连接
# 指定how=\'right\' pd.merge(df_left, df_right, on=[\'key1\', \'key2\'],how=\'right\') >>
3、merge在index上的应用
# 定义两个数据：
# 一个数据是\'key\'列数据是X, Y, Z
# 一个是索引数据为X, Y, Z
df_left = DataFrame({\'key\': [\'X\',\'Y\',\'Z\',\'X\',\'Y\'], \'data\': range(5)}) df_left >> key data 0 X 0 1 Y 1 2 Z 2 3 X 3 4 Y 4 df_right = DataFrame({\'group_data\': [10, 20]}, index=[\'X\', \'Y\']) # 定义数据的索引为X, Y df_right >> group_data
X 10
Y 20
1）left_on, right_on
# 两边可以分别选择不一样字段的数据进行连接 # 通过left_on指定左边字段，right_on指定右边字段 pd.merge(df_left,df_left,left_on=\'key\',right_on=\'key\') >>
2）left_on, right_index
# 指定左边数据的\'key\'列，并且将左边数据的索引用于右边。
# 默认是内连接 pd.merge(df_left,df_right,left_on=\'key\',right_index=True) >>
# 外连接 pd.merge(df_left,df_right,left_on=\'key\',right_index=True, how=\'outer\') >>
左连接、右连接类似
pd.merge(df_left,df_right,left_on=\'key\',right_index=True, how=\'left\') # 左连接 pd.merge(df_left,df_right,left_on=\'key\',right_index=True, how=\'right\') # 右连接 >>
4、merge在多层嵌套index的情况
# 建立多层索引数据，左边数据两个字段数据，对应右边数据多层索引
df_left_hr = DataFrame({\'key1\': [\'SF\',\'SF\',\'SF\',\'LA\',\'LA\'], \'key2\': [10, 20, 30, 20, 30], \'data_set\': np.arange(5.)}) df_left_hr >> key1 key2 data_set 0 SF 10 0.0 1 SF 20 1.0 2 SF 30 2.0 3 LA 20 3.0 4 LA 30 4.0 df_right_hr = DataFrame(np.arange(10).reshape((5, 2)), index=[[\'LA\',\'LA\',\'SF\',\'SF\',\'SF\'], [20, 10, 10, 10, 20]], columns=[\'col_1\', \'col_2\']) df_right_hr >> col_1 col_2 LA 20 0 1 10 2 3 SF 10 4 5 10 6 7 20 8 9
# 通过key1， key2连接，并且使用左边数据的索引 pd.merge(df_left_hr,df_right_hr,left_on=[\'key1\',\'key2\'],right_index=True)
>>
二、join
join默认是在索引上进行合并
left = pd.DataFrame({\'A\': [\'A0\', \'A1\', \'A2\', \'A3\'],
\'B\': [\'B0\', \'B1\', \'B2\', \'B3\']},
index = [\'K0\', \'K1\', \'K2\', \'K3\'])
left
>>
A B
K0 A0 B0
K1 A1 B1
K2 A2 B2
K3 A3 B3
right = pd.DataFrame({\'C\': [\'C0\', \'C1\', \'C2\', \'C3\', \'C4\'],
\'D\': [\'D0\', \'D1\', \'D2\', \'D3\', \'D4\']},
index = [\'K0\', \'K1\', \'K2\', \'K3\', \'K4\'])
right
>>
C D
K0 C0 D0
K1 C1 D1
K2 C2 D2
K3 C3 D3
K4 C4 D4
1、内连接
# 默认内连接
left.join(right) # 注意，只能用df1.join(df2)的格式 >>
2、外连接
left.join(right, how=\'outer\') >>
3、左右连接分别指定how=\'left\', how=\'right\'即可
4、多个字段连接
df_left = DataFrame({\'key1\': [\'SF\', \'SF\', \'LA\'],
\'key2\': [\'one\', \'two\', \'one\'],
\'left_data\': [10,20,30]},
index=[\'a\', \'b\', \'c\'])
df_left
>>
key1 key2 left_data
a SF one 10
b SF two 20
c LA one 30
df_right = DataFrame({\'key1\': [\'SF\', \'SF\', \'LA\', \'Lb\'],
\'key2\': [\'one\', \'one\', \'one\', \'two\'],
\'right_data\': [40,50,60,70]},
index=[\'k\', \'j\', \'y\', \'x\'])
df_right
>>
key1 key2 right_data
k SF one 40
j SF one 50
y LA one 60
x Lb two 70
1）连接单列，有其他相同字段，加后缀
df_left.join(df_right, on=\'key1\',how=\'outer\', rsuffix=\'aa\') # 相同列加aa后缀 >>
2）多列连接
pd.merge(df_left, df_right, on=[\'key1\', \'key2\'],how=\'outer\') >>
三、concat
1、纵向拼接
将数据沿指定轴方向拼接，默认是纵向拼接，效果与df1.append(df2)一样
前提：列数量和字段名必须相等
df1 = pd.DataFrame({\'key1\': [\'SF\',\'SF\',\'SF\',\'LA\',\'LA\'],
\'key2\': [10, 20, 30, 20, 30],
\'data_set\': np.arange(5.)})
df1
>>
key1 key2 data_set
0 SF 10 0.0
1 SF 20 1.0
2 SF 30 2.0
3 LA 20 3.0
4 LA 30 4.0
df2 = pd.DataFrame({\'key1\': [\'FS\',\'SF\',\'FS\',\'LA\',\'LA\'],
\'key2\': [10, 20, 30, 20, 30],
\'data_set\': np.arange(5.)})
df2
>>
key1 key2 data_set
0 FS 10 0.0
1 SF 20 1.0
2 FS 30 2.0
3 LA 20 3.0
4 LA 30 4.0
# 纵向拼接，以下两个代码效果一样 pd.concat([df1, df2]) # 目前发现纵向拼接时候：join=\'inner\'，\'outer\'效果一样 df1.append(df2) # 不过append不能用于横向拼接 >>
2、横向拼接
# 定义两个索引数据 df4 = pd.DataFrame({\'A\': [\'A0\', \'A1\', \'A2\', \'A3\'], \'B\': [\'B0\', \'B1\', \'B2\', \'B3\'], \'C\': [\'C0\', \'C1\', \'C2\', \'C3\'], \'D\': [\'D0\', \'D1\', \'D2\', \'D3\']}, index=[0, 1, 2, 3]) df4 >> A B C D 0 A0 B0 C0 D0 1 A1 B1 C1 D1 2 A2 B2 C2 D2 3 A3 B3 C3 D3 df5 = pd.DataFrame({\'B\': [\'B2\', \'B3\', \'B6\', \'B7\'], \'D\': [\'D2\', \'D3\', \'D6\', \'D7\'], \'F\': [\'F2\', \'F3\', \'F6\', \'F7\']}, index=[2, 3, 6, 7]) df5 >> B D F 2 B2 D2 F2 3 B3 D3 F3 6 B6 D6 F6 7 B7 D7 F7
1）、横向，默认是外连接
pd.concat([df4, df5], axis=1)
>>
2）、内连接
# 指定join=\'inner\' pd.concat([df4, df5], axis=1, join=\'inner\') >>
3）、指定左边序列索引当索引
# 通过join_axes，指定df4索引的索引为索引，类似于左连接 pd.concat([df4, df5], axis=1, join_axes=[df4.index]) >>
4）、指定右边序列索引当索引
# 通过join_axes，指定df5索引的索引为索引，类似于右连接 pd.concat([df4, df5], axis=1, join_axes=[df5.index]) >>