为此为例子
一.应用concat合拼数据信息
| 基本参数 | 接受 | 功效 | 默认设置 |
|---|---|---|---|
| axis | Boolean | 明确合拼实际操作横坐标（0行实际操作 ，1列实际操作） | 0 |
| Join | String | 内连接（outer）/外连接（inner） | outer |
1.行实际操作（axis=0）
（1）内连接
pd.concat([DataFrame1,...DataFramen])
实例
（2）外连接
pd.concat([DataFrame1,...DataFrameN],join='inner')
实例
2.列实际操作（axis=1）
（1）内连接
pd.concat([DataFrame1,...DataFrameN],axis=1)
实例
（2）外连接
pd.concat([DataFrame1,...DataFrameN],axis=1,join='inner')
实例
二.应用append合拼数据信息
仅限与行实际操作 ，竖向实际操作
DataFrame1.append([DataFrame2,...DataFrameN])
实例
三.反复合拼
1.主键反复
(1) merge
| 主要参数名 | 接受 | 实际意义 | 默认设置 |
|---|---|---|---|
| left | DataFrame/Series | 要加上的新数据1 | 无 |
| right | DataFrame/Series | 要加上的新数据2 | 无 |
| how | Inner /outer /left /right | 数据信息的接口方式 | inner |
| on | String / sequence | 2个数据信息合拼的主键 | None |
| left_on | String / sequence | Left 主要参数接受合拼主键 | None |
| right_on | String / sequence | right 主要参数接受合拼主键 | False |
| left_index | boolean | 是不是将left主要参数接纳的index做为主键 | False |
| right_on | boolean | 是不是将right主要参数接纳的index做为主键 | False |
| sort | boolean | 是不是依据联接键合拼后的数据信息开展排列 | False |
| suffixes | tuple | 增加left/right主要参数接受字段名的后缀名 | （'_x','_y'） |
pd.merge(DataFrame1,..DataFrameN,on/left_on/right_on=[主键])
实例
(2)join
| 主要参数名字 | 接受 | 实际意义 | 默认设置 |
|---|---|---|---|
| other | DataFrame/Series | 参加联接的别的DataFrame | 无 |
| on | List/tuple | 用以联接的字段名 | None |
| how | String | inner内 outer外 left左 right右 |
inner |
| lsuffix | string | 增加左边重合字段名的尾缀 | 无 |
| rsuffix | string | 增加右边重合字段名的尾缀 | 无 |
| sort | boolean | 是不是合拼后排列 | Flase |
DataFrame1.join(DataFrame2,on=[主键])
2.內容反复
Combing
特性1： 无值，补空值
特性2： 有值 ，保存DataFrame1的值
DataFrame1.combine_first(DataFrame2)
实例
