【Python】concatenate、merge、concat、join等多种连接函数的用法详解（含Python代码）

朴灿烈づ我的快乐病毒、 2023-09-27 11:47 7阅读 0赞

### 一、Numpy中的concatenate()函数 ###

import pandas as pd
    import numpy as np
    a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
    b = np.array([[5, 6]])
    c=np.concatenate((a, b), axis=0)
    print(c)

结果展示如下：

[[1 2]
     [3 4]
     [5 6]]

我们是按行拼接。按列呢？

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
    b = np.array([[5, 6],[7,8]])
    c=np.concatenate((a, b), axis=1)

结果展示为：

[[1 2 5 6]
     [3 4 7 8]]

## 二、Pandas中的merge ##

`merge`，类似数据库中的

(1)内连接，`pd.merge(a1, a2, on='key')`

(2)左连接，`pd.merge(a1, a2, on='key', how='left')`

(3)右连接，`pd.merge(a1, a2, on='key', how='right')`

(4)外连接， `pd.merge(a1, a2, on='key', how='outer')`

我们看一下第一个数据集：

data1 = pd.DataFrame(
      np.arange(0,16).reshape(4,4),
      columns=list('abcd')
    )
    print(data1)

a   b   c   d
    0   0   1   2   3
    1   4   5   6   7
    2   8   9  10  11
    3  12  13  14  15

我们定义第二个数据集：

data2 = [
      [4,1,5,7],
      [6,5,7,1],
      [9,9,123,129],
      [16,16,32,1]
    ]
    data2 = pd.DataFrame(data2,columns = ['a','b','c','d'])
    print(data2)

a   b    c    d
    0   4   1    5    7
    1   6   5    7    1
    2   9   9  123  129
    3  16  16   32    1

**1. 第一种方式，内连接，即求两个数据集的交集：**

first=pd.merge(data1,data2,on=['b'])
    print(first)

结果展示为：

a_x  b  c_x  d_x  a_y  c_y  d_y
    0    0  1    2    3    4    5    7
    1    4  5    6    7    6    7    1
    2    8  9   10   11    9  123  129

不难看出，第一个数据集的b为1，5，9，13；第二个数据集的b为1，5，9，16，所以内连接只选择了b的交集，即1，5，9。

**2. 第二种方式，左连接：**

左边的表不加限制！

second=pd.merge(data1,data2,on='b',how='left')
    print(second)

结果展示为：

a_x   b  c_x  d_x  a_y    c_y    d_y
    0    0   1    2    3  4.0    5.0    7.0
    1    4   5    6    7  6.0    7.0    1.0
    2    8   9   10   11  9.0  123.0  129.0
    3   12  13   14   15  NaN    NaN    NaN

为什么右边的表第四行为空呢？因为右边的表b列的第四行是16，而左边的表第四行是13，不匹配。

**3. 第三种方式，右连接：**

third=pd.merge(data1,data2,on='b',how='right')
    print(third)

结果展示为：

a_x   b   c_x   d_x  a_y  c_y  d_y
    0  0.0   1   2.0   3.0    4    5    7
    1  4.0   5   6.0   7.0    6    7    1
    2  8.0   9  10.0  11.0    9  123  129
    3  NaN  16   NaN   NaN   16   32    1

是不是和上面的左连接是对应的，到这里就很清晰了。

这种连接方法在数据库语法中也经常用到，有必要掌握！

注意：

**如果 on 有两个条件，on = \[‘a’,‘b’\]**

**how = ‘left’,‘right’,‘outer’**

## 三、Pandas中的join ##

join的用法还是相对麻烦的，这里简单举个例子：

data2.columns=list('pown')
    result = data1.join(data2)
    print(result)

**这里需要特别注意：列名不能重叠！**

结果展示为：

a   b   c   d   p   o    w    n
    0   0   1   2   3   4   1    5    7
    1   4   5   6   7   6   5    7    1
    2   8   9  10  11   9   9  123  129
    3  12  13  14  15  16  16   32    1

## 四、Pandas中的concat函数 ##

这个方法能够实现上面所有的方法的效果，concat函数是pandas底下的方法，可以把数据根据不同的轴进行简单的融合。

语法为：

pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False)

参数说明：

`objs`:series,dataframe，或者panel构成的序列list

`axis`：0 行，1列

`join`：inner，outer

为了更好的查看连接后的数据来源，添加一个keys更好查看：

four=pd.concat([data1,data2,data3],keys=['data1','data2','data3'])
    print('four',four)

four           a   b    c    d
    data1 0   0   1    2    3
          1   4   5    6    7
          2   8   9   10   11
          3  12  13   14   15
    data2 0   4   1    5    7
          1   6   5    7    1
          2   9   9  123  129
          3  16  16   32    1
    data3 0   4   1    5    7
          1   6   5    7    1
          2   9   9  123  129
          3  16  16   32    1

列合并（也就是行对齐）：axis = 1：

five=pd.concat([data1,data2,data3],axis = 1,keys = ['data1','data2','data3'])
    print('five',five)

five   data1             data2               data3
          a   b   c   d     a   b    c    d     a   b    c    d
    0     0   1   2   3     4   1    5    7     4   1    5    7
    1     4   5   6   7     6   5    7    1     6   5    7    1
    2     8   9  10  11     9   9  123  129     9   9  123  129
    3    12  13  14  15    16  16   32    1    16  16   32    1

在有些数据不存在的时候，会自动填充NAN：

data4 = data3[['a','b','c']]
    six=pd.concat([data1,data4])
    print('six',six)

six     a   b    c     d
    0   0   1    2   3.0
    1   4   5    6   7.0
    2   8   9   10  11.0
    3  12  13   14  15.0
    0   4   1    5   NaN
    1   6   5    7   NaN
    2   9   9  123   NaN
    3  16  16   32   NaN

**join：inner 交集**

**outer：并集**

seven=pd.concat([data1,data4],join='inner')
    print('seven',seven)

结果展示为：

seven     a   b    c
    0   0   1    2
    1   4   5    6
    2   8   9   10
    3  12  13   14
    0   4   1    5
    1   6   5    7
    2   9   9  123
    3  16  16   32

当有列明不一致的时候：

eight=pd.concat([data1,data4])
    print(eight)

结果展示为：

a   b    c     d
    0   0   1    2   3.0
    1   4   5    6   7.0
    2   8   9   10  11.0
    3  12  13   14  15.0
    0   4   1    5   NaN
    1   6   5    7   NaN
    2   9   9  123   NaN
    3  16  16   32   NaN

### 源代码如下： ###

import pandas as pd
    import numpy as np
    # In[]:数据的合并
    # 1 ，merge，类似数据库中的
    # (1)内连接，pd.merge(a1, a2, on='key')
    # (2)左连接，pd.merge(a1, a2, on='key', how='left')
    # (3)右连接，pd.merge(a1, a2, on='key', how='right')
    # (4)外连接， pd.merge(a1, a2, on='key', how='outer')
    data1 = pd.DataFrame(
      np.arange(0,16).reshape(4,4),
      columns=list('abcd')
    )
    print(data1)
    data2 = [
      [4,1,5,7],
      [6,5,7,1],
      [9,9,123,129],
      [16,16,32,1]
    ]
    data2 = pd.DataFrame(data2,columns = ['a','b','c','d'])
    print(data2)
    # 内连接 ,交集
    first=pd.merge(data1,data2,on=['b'])
    print(first)
    # 左连接 注意：如果 on 有两个条件，on = ['a','b']
    # how = 'left','right','outer'
    second=pd.merge(data1,data2,on='b',how='left')
    print(second)
     
    third=pd.merge(data1,data2,on='b',how='right')
    print(third)
    # 2，append,相当于R中的rbind
    # ignore_index = True:这个时候 表示index重新记性排列,而且这种方法是复制一个样本
    data1.append(data2,ignore_index = True)
     
    # 3，join
    data2.columns=list('pown')
    # 列名不能重叠：在这里的用法和R中rbind很像，但是join的用法还是相对麻烦的
    result = data1.join(data2)
    print(result)
     
    # 4,concat 这个方法能够实现上面所有的方法的效果
    # concat函数是pandas底下的方法，可以把数据根据不同的轴进行简单的融合
    # 
     
    
     
    # a,相同字段表首尾巴相接
    data1.columns = list('abcd')
    data2.columns =list('abcd')
    data3 = data2
    # 为了更好的查看连接后的数据来源，添加一个keys更好查看
    four=pd.concat([data1,data2,data3],keys=['data1','data2','data3'])
    print('four',four)
    # b ，列合并（也就是行对齐）：axis = 1,
     
    five=pd.concat([data1,data2,data3],axis = 1,keys = ['data1','data2','data3'])
    print('five',five)
     
    data4 = data3[['a','b','c']]
    # 在有些数据不存在的时候，会自动填充NAN
    six=pd.concat([data1,data4])
    print('six',six)
     
    # c:join:inner 交集，outer ，并集
    seven=pd.concat([data1,data4],join='inner')
    print('seven',seven)
    
    eight=pd.concat([data1,data4])
    print(eight)
    
    # 在列名没有一个相同的时候会报错
    # data4.index = list('mnp')
    # pd.concat([data1,data4])