python 数据合并　merge , join , concat的区别

最新推荐文章于 2025-02-11 07:30:00 发布
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分类专栏： python pandas 文章标签： python
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merge , join , concat的区别

merge :

与sql 的join类似，有left join ，right join ，outer join ， 连接字段可以是索引可以是一个列

join ：

连接字段是索引，或者两个连接字段的列名一样。 其他 与merge 相同

merge is a function in the pandas namespace, and it is also available as a DataFrame instance method merge(), with the calling DataFrame being implicitly considered the left object in the join.

The related join() method, uses merge internally for the index-on-index (by default) and column(s)-on-index join. If you are joining on index only, you may wish to use DataFrame.join to save yourself some typing.

concat ：

pandas 的内置的函数

https://blog.youkuaiyun.com/mr_hhh/article/details/79488445

有一种是类似于 sql 的union all，其余与pd.merge 相同

官方文档：
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/merging.html

一文速学(三)-Pandas数据分析之DataFrame多表合并拼接函数concat、merge参数详解+代码操作展示
master_hunter的博客
04-11 1万+
前言 此篇文章接上两篇基础篇章： 一文速学-数据分析之Pandas数据结构和基本操作代码 DataFrame行列表查询操作详解+代码实战 第一章详细介绍了Series和DataFrame作为两种Pandas基本数据结构中的创建、转换和操作。第二章则详细介绍DataFrame行列表查询操作。本打算把DataFrame行列表操作一章讲清楚但是可能看起来的话会很多不容易一下记住，故分为两篇好区分记忆得更加清楚。
106、Python数据合并秘籍：concat与merge函数实战指南
silenceallat的博客
05-23 1088
本文深入讲解了Python中数据合并的核心函数concat和merge，通过实际案例展示了这两个函数在不同场景下的应用。文章首先介绍了这两个函数的基本概念和用法，接着分析了它们在实际数据处理中的重要性，最后总结了concat和merge函数的使用技巧。本文旨在帮助读者掌握数据合并的基本技能，为后续的数据分析工作打下坚实的基础。
python merge、join、concat用法与区别
aipotong0564的博客
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由于合并变化较大，以后函数可能会修改，只给出一些例子作为参考 总结： merge、join 1、当没有索引时：merge、join为按照一定条件合并 2、当有索引、并按照索引合并时，得到结果为两者混合到一起了，重新按照一定规则排序了。 3、当没有索引时、concat不管列名，直接加到一起，可以加到后面、也可以加到右边，axis=0为加到后面，axis=1为加到右边，左边的数据...
Pandas使用教程 - 数据合并与连接 (merge, join, concat)
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merge 方法类似 SQL 的 JOIN 操作，根据一个或多个键将两个 DataFrame 合并；支持内连接、左连接、右连接和外连接；适用于需要根据共同列进行数据整合的场景。join 方法基于索引的连接方式，默认使用 DataFrame 的索引进行对齐；可用于索引对齐的数据合并，简单快捷。concat 方法用于沿行或列拼接多个 DataFrame；适合于将分块数据或多文件数据叠加在一起进行统一处理；支持重新生成索引、按轴拼接等高级功能。
【数据分析】Python——merge()函数 ，join()函数，concat()函数
ditai7533的博客
09-04 511
Python中merge()函数 ，join()函数，concat()函数的区别 转载于:https://www.cnblogs.com/ITCSJ/p/11315401.html
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01-10 5372
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外链图片转存中…(img-KvGWYHvw-1713603818734)][外链图片转存中…(img-2KqKAGtX-1713603818734)][外链图片转存中…(img-FQv1sXYi-1713603818735)]
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