Python的concat與merge函數怎么使用

Python的concat與merge函數怎么使用

在Python中，pandas庫提供了強大的數據處理功能，其中concat和merge是兩個常用的函數，用于數據框（DataFrame）的合并操作。本文將詳細介紹這兩個函數的使用方法。

1. concat函數

concat函數用于沿指定軸將多個數據框連接在一起。它可以沿行（axis=0）或列（axis=1）進行連接。

1.1 基本用法

import pandas as pd

# 創建兩個數據框
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2']})

df2 = pd.DataFrame({'A': ['A3', 'A4', 'A5'],
                    'B': ['B3', 'B4', 'B5']})

# 沿行連接
result = pd.concat([df1, df2], axis=0)
print(result)

輸出結果：

    A   B
0  A0  B0
1  A1  B1
2  A2  B2
0  A3  B3
1  A4  B4
2  A5  B5

1.2 沿列連接

# 沿列連接
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(result)

輸出結果：

     A    B    A    B
0   A0   B0   A3   B3
1   A1   B1   A4   B4
2   A2   B2   A5   B5

1.3 處理索引

默認情況下，concat會保留原始索引?？梢酝ㄟ^設置ignore_index=True來重置索引。

# 重置索引
result = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
print(result)

輸出結果：

    A   B
0  A0  B0
1  A1  B1
2  A2  B2
3  A3  B3
4  A4  B4
5  A5  B5

2. merge函數

merge函數用于根據一個或多個鍵將兩個數據框進行合并。它類似于SQL中的JOIN操作。

2.1 基本用法

# 創建兩個數據框
df1 = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2'],
                    'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2']})

df2 = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2']})

# 根據key列進行合并
result = pd.merge(df1, df2, on='key')
print(result)

輸出結果：

  key   A   B   C   D
0  K0  A0  B0  C0  D0
1  K1  A1  B1  C1  D1
2  K2  A2  B2  C2  D2

2.2 不同類型的合并

merge函數支持多種合并方式，包括內連接（inner）、左連接（left）、右連接（right）和外連接（outer）。

# 左連接
result = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')
print(result)

# 右連接
result = pd.merge(df1, df2, on='key', how='right')
print(result)

# 外連接
result = pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer')
print(result)

2.3 多鍵合并

如果合并鍵不止一個，可以傳遞一個列表給on參數。

# 創建兩個數據框
df1 = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1'],
                    'key2': ['K0', 'K1', 'K0'],
                    'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2']})

df2 = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K1'],
                    'key2': ['K0', 'K0', 'K0'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2']})

# 根據key1和key2列進行合并
result = pd.merge(df1, df2, on=['key1', 'key2'])
print(result)

輸出結果：

  key1 key2   A   B   C   D
0   K0   K0  A0  B0  C0  D0
1   K1   K0  A2  B2  C1  D1

3. 總結

• concat函數用于沿指定軸連接多個數據框，適用于簡單的行或列連接。
• merge函數用于根據一個或多個鍵將兩個數據框進行合并，支持多種合并方式，適用于復雜的合并操作。

通過靈活使用concat和merge函數，可以高效地處理和分析數據。