Python合并数据、多表连接查询的几种方式

男娘i 2023-01-02 13:24 268阅读 0赞

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## python数据合并、多表连接查询    ##

### 1、concat() ###

我们可以通过DataFrame或Series类型的concat方法，来进行连接操作，连接时，会根据索引进行对齐。

*  axis：指定连接轴，默认为0(上下)。【axis=0/1】
 *  join：指定连接方式，默认为外连接。【join='outer'：并集，join='inner'：交集】
 *  keys：可以用来区分不同的数据组。形成层级索引【这个稍微难理解一点】
 *  join\_axes：指定连接结果集中保留的索引。默认全部保留【如：join\_axes=\[df1.columns\]】
 *  ignore\_index：忽略原来连接的索引，创建新的整数序列索引，默认为False。【ignore\_index=True/False】
 *  sort：concat之后，是否按照列索引排序，sort=True/False

df1=pd.DataFrame({"date":[2015,2016,2017,2018,2019],"x1":[2000,3000,5000,8000,10000],"x2":[np.nan,"d","d","c","c"]})
    df2=pd.DataFrame({'date':[2017,2018,2019,2020],"y1":[1000,2000,3000,2000]})
    # display(df1,df2)
    df3=pd.concat([df1,df2],keys=["df1","df2"])
    display(df3)
    #索引层级索引元素时，先外再内
    df3.loc["df2",3].loc["y1"]

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### 2、append() ###

在对行进行连接时，也可以使用Series或DataFrame的append方法。append是concat的简略形式,只不过只能在axis=0上进行合并。

### 3、merge() ###

通过pandas或DataFrame的merge方法，可以进行两个DataFrame的连接，这种连接类似于SQL中对两张表进行的join连接。

*  how：指定连接方式。可以是inner, outer, left, right，默认为inner。
 *  on：指定连接使用的列（该列必须同时出现在两个DataFrame中），默认使用两个DataFrame中的所有同名列进行连接。
 *  left\_on / right\_on：指定左右DataFrame中连接所使用的列。
 *  left\_index / right\_index：是否将左边（右边）DataFrame中的索引作为连接列，默认为False。
 *  suffixes：当两个DataFrame列名相同时，指定每个列名的后缀（用来区分），默认为x与y。

df1=pd.DataFrame({"date":[2015,2016,2017,2018,2019],"x1":[2000,3000,5000,8000,10000],"x2":[np.nan,"d","d","c","c"]})
    df2=pd.DataFrame({'date':[2017,2018,2019,2020],"y1":[1000,2000,3000,2000]})
    # display(df1,df2)
    df3=df1.merge(df2,how='left',on="date")
    display(df3)

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### 4、join() ###

与merge方法类似，但是默认使用索引进行连接。

*  how：指定连接方式。可以是inner, outer, left, right，默认为left。
 *  on：设置当前DataFrame对象使用哪个列与参数对象的索引进行连接。
 *  lsuffix / rsuffix：当两个DataFrame列名相同时，指定每个列名的后缀（用来区分），如果不指定，列名相同会产生错误。
 *  join与merge类似，都是进行两张表的连接。

不同点：

*  merge默认进行的内连接（inner），join默认进行的左外连接（left）。
 *  当出现同名字段（列索引）时，merge可以自动补后缀（\_x, \_y），但是join不会自动补后缀，而是会产生错误。
 *  merge默认使用同名的列进行等值连接。join默认使用左右两表的索引进行连接。
 *  merge中on参数，指定两张表中共同的字段，而join中on参数，仅指定左表中的字段（右表依然使用索引）。
 *  merge与join侧重点不同，merge侧重的是使用字段进行连接，而join侧重的是使用索引进行连接。

df1=pd.DataFrame({"date":[2015,2016,2017,2018,2019],"x1":[2000,3000,5000,8000,10000],"x2":[np.nan,"d","d","c","c"]})
    df2=pd.DataFrame({'date':[2017,2018,2019,2020],"y1":[1000,2000,3000,2000]})
    # display(df1,df2)
    df3=df1.join(df2,how='left',lsuffix='_x',rsuffix='_y')#根据索引对齐
    display(df3)

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