Pandas数据拼接操作merge、join、concat

在做数据处理过程中会遇到多个数据集之间进行拼接的操作，这里由于平时都是用的Pandas读取的数据集，所以一般是针对的是DataFrame类型的数据进行拼接操作。

1. merge

用于通过一个或多个键将两个数据集的行连接起来，类似于 SQL 中的 JOIN。该函数的典型应用场景是，针对同一个主键存在两张包含不同字段的表，现在我们想把他们整合到一张表里。在此典型情况下，结果集的行数并没有增加，列数则为两个元数据的列数和减去连接键的数量。

df.merge(right, how='inner', on=None, left_on=None,
         right_on=None, left_index=False, right_index=False, 
         sort=False, suffixes=('_x', '_y'), copy=True)

参数解释： 

right： 要连接的目标数据，类型为DataFrame或者带列名的Series 

how ：连接方式，类似sql语句中的（left ,right,inner,outer）,这里默认为'inner'， 可选的参数有left, right , inner , outer

on ： 连接的列名或者index， 也就是指明2个要连接的对象之间通过