5.1 合并数据

5.1.1 堆叠合并数据

  堆叠就是简单地把两个表拼在一起，也被称作轴向连接、绑定或连接。依照连接轴的方向，数据堆叠可以分为横向堆叠和纵向堆叠。

1、横向堆叠 concat()

  横向堆叠，即将两个表在X轴向拼接在一起，可以使用concat函数完成，concat函数的基本语法如下。

pandas.concat(objs, axis=0, join=‘outer’, join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, copy=True)

  当axis=1的时候，concat做行对齐，然后将不同列名称的两张或多张表合并。当两个表索引不完全一样时，可以使用join参数选择是内连接还是外连接。在内连接的情况下，仅仅返回索引重叠部分。在外连接的情况下，则显示索引的并集部分数据，不足的地方则使用空值填补。
横向堆叠外连接示例如下：

## 1、横向堆叠 concat()
import numpy as np
import pandas as pd
path1 = 'E:/Input/5_1_swc12.csv'
path2 = 'E:/Input/5_1_swc34.csv'
df1 = pd.read_csv(path1)
print("df1:", df1.shape)
print(df1)
df2 = pd.read_csv(path2)
print("df2:", df2.shape)
print(df2)outer_data = pd.concat([df1,df2], axis = 1, join='outer',keys = 'Date')
print("外连接data:", outer_data.shape)
print(outer_data)
inner_data = pd.concat([df1,df2], axis = 1, join='inner', keys = 'Date')
print("内连接data:", inner_data.shape)
print(inner_data)

   Notes: 当两张表完全一样时，不论join参数取值是inner或者outer，结果都是将两个表完全按照X轴拼接起来。

2、纵向堆叠 concat()和append()

（1）concat()
  使用concat函数时，在默认情况下，即axis=0时，concat做列对齐，将不同行索引的两张或多张表纵向合并。在两张表的列名并不完全相同的情况下，可join参数取值为inner时，返回的仅仅是列名交集所代表的列，取值为outer时，返回的是两者列名的并集所代表的列，纵向堆叠外连接示例如图所示。

outer_data = pd.concat([df1,df2], axis = 0, join='outer',keys = 'Date')
print("纵向堆叠外连接data:", outer_data.shape)
print(outer_data)
inner_data = pd.concat([df1,df2], axis = 0, join='inner', keys = 'Date')
print("纵向堆叠内连接data:", inner_data.shape)
print(inner_data)

   Notes: 当两张表完全一样时，不论join参数取值是inner或者outer，结果都是将两个表完全按照Y轴拼接起来。
（2）append() #append方法已弃用，并将在未来的版本中从pandas中删除。
  append方法也可以用于纵向合并两张表。但是append方法实现纵向表堆叠有一个前提条件，那就是两张表的列名需要完全一致。

pandas.DataFrame.append(self, other, ignore_index=False, verify_integrity=False)。

path1 = 'E:/Input/5_1_swc12.csv'
path3 = 'E:/Input/5_1_swc12_副本.csv'
df1 = pd.read_csv(path1)
print("df1:", df1.shape)
print(df1)
df3 = pd.read_csv(path3)
print("df3:", df3.shape)
print(df3)data = df1.append(df3)
print("data:", data.shape)
print(data)

5.1.2 主键合并数据 merge()和join()

  主键合并，即通过一个或多个键将两个数据集的行连接起来，类似于SQL中的JOIN。针对同一个主键存在两张包含不同字段的表，将其根据某几个字段一一对应拼接起来，结果集列数为两个元数据的列数和减去连接键的数量。

（1）merge函数
  和数据库的join一样，merge函数也有左连接（left）、右连接（right）、内连接（inner）和外连接（outer），但比起数据库SQL语言中的join和merge函数还有其自身独到之处，例如可以在合并过程中对数据集中的数据进行排序等。

pandas.merge(left, right, how=‘inner’, on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=(‘_x’, ‘_y’), copy=True, indicator=False)

可根据merge函数中的参数说明，并按照需求修改相关参数，就可以多种方法实现主键合并。

# 5.1.2 主键合并数据 merge()
# df1 = pd.read_csv(path1)
print(df1)
# df2 = pd.read_csv(path2)
print(df2)
# 合并
# data = pd.merge(df1, df2, on='Date', how = 'outer') # 与下面一样
data = pd.merge(df1, df2, left_on='Date', right_on='Date',how = 'outer')
print(data)
#  合并并根据连接键排序
data = pd.merge(df1, df2, on='Date', how = 'outer',sort = True)
print(data)

（1）join函数
  join方法也可以实现部分主键合并的功能，但是join方法使用时，两个主键的名字必须相同。

pandas.DataFrame.join(self, other, on=None, how=‘left’, lsuffix=‘’, rsuffix=‘’, sort=False)

5.1.3 重叠合并数据 combine_first()

  数据分析和处理过程中若出现两份数据的内容几乎一致的情况，但是某些特征在其中一张表上是完整的，而在另外一张表上的数据则是缺失的时候，可以用combine_first方法进行重叠数据合并，其原理如下。

pandas.DataFrame.combine_first(other)

# 5.1.3 重叠合并数据
path5 = 'E:/Input/5_1_swc12 - 副本.csv'
path6 = 'E:/Input/5_1_swc12 - 副本 (2).csv'
df5 = pd.read_csv(path5)
print(df5)
df6 = pd.read_csv(path6)
print(df6)
# 合并
data = df5.combine_first(df6)
print(data)