Python中merge，join，concat区别和用法介绍

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原创 最新推荐文章于 2026-05-20 16:32:02 发布 1w 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
Python函数——merge()函数 当使用Pandas库中的merge()函数时，我们可以将两个DataFrame对象按照指定的一列或多列进行合并。左侧的DataFrame，即第一个要合并的DataFrame。右侧的DataFrame，即第二个要合并的DataFrame。用于合并的列名，可以是单个列名或多个列名组成的列表。指定的列必须在两个DataFrame中都存在。合并方式，可选值包括"inner"、"outer"、"left"和"right"，分别对应内连接、外连接、左连接和右连接。默认为"inner"。 阅读详情

首先创建示例数据：

merge

使用merge合并时，两个数据集的合并条件是类型须一致。默认是内连接，也可以按照需求选择outer，left，right等外连接方式，示例如下：

concat

合并两个数据集，可在行或者列上合并（用axis调节，默认axis=0)，示例如下：

join

索引上的合并,是增加列而不是增加行，当合并的数据表列名字相同，通过lsuffix='', rsuffix='' 区分相同列名的列示例如下：

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Python函数——concat()函数 默认情况下，concat是在axis=0上工作的，当然也可通过指定的轴(axis)将多个Pandas对象（比如DataFrame）连接起来。concat() 函数可以沿着指定的轴方向进行连接，默认情况下，它沿着行的方向（axis=0）进行连接。总的来说，concat() 函数是一个非常强大和灵活的工具，可以根据不同的需求进行多种类型的连接操作，方便地处理和组合数据。的应用，如果需要合并的DataFrame之间没有连接键，就不能使用merge方法了，这时可通过pandas的。结果有重复的列名，这将触发。 阅读详情

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