DataFrame数据合并

一、join

作用：默认情况下，他是把行索引相同的数据合并到一起
注意：以左为准，没有的部分用NaN补全

例子

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame(data=np.zeros((2, 5)), index=list('AB'), columns=list('VWXYZ'))
# print(df1)
df2 = pd.DataFrame(data=np.ones((3, 4)), index=list('ABC'), columns=list('0123'))
# print(df2)
df3 = df1.join(df2)
print(df3)
df4 = df2.join(df1)
print(df4)

二、merge

作用：按照指定列把数据按照一定的方式合并到一起

语法

df1.merge(df2, left_on='', right_on='', how='')
left_on: df1的列索引
right_on: df2的列索引
how: 合并方式
    inner 交集 
    outer 并集，NaN补全 
    left 以左为准,NaN补全 
    right 以右为准,NaN补全

例子

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame(data=np.ones((3, 4)), index=list('ABC'), columns=list('MNOP'))
df1['O'] = ['a', 'b', 'c']
print(df1)

df2 = pd.DataFrame(data=np.zeros((2, 5)), index=list('AB'), columns=list('VWXYZ'))
df2['X'] = ['c', 'd']
print(df2)

df3 = df1.merge(df2, left_on='O', right_on='X', how='right')
print(df3)