Pandas基础——合并

补充知识

1. 笛卡尔积：
   笛卡尔积：笛卡尔乘积是指在数学中，两个集合X和Y的笛卡尔积（Cartesian product），又称直积，表示为X × Y，第一个对象是X的成员而第二个对象是Y的所有可能有序对的其中一个成员。

知识脑图

部分代码

1.导入numpy和pandas模块，读取table.csv文件

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data/table.csv')
df.head()

2.append举例

df_append = df.loc[:3,['Gender','Height']].copy()
df_append

s = pd.Series({'Gender':'F','Height':188},name='new_row')
df_append.append(s)

输出结果由：

变为：

对于其他的函数这里就不再做补充了，遇到问题查一下文档再解决。

问题

【问题一】 请思考什么是append/assign/combine/update/concat/merge/join各自最适合使用的场景，并举出相应的例子。

append:在原先表的基础上可以用Series增加一行，需指定增加的name；用DataFrame增加表，指定增加的索引；（增加的都是行）

assign:添加列，列名由参数指定，添加一列或者多列；

combine:给定a表和b表，b表填充a表时，以列的顺序逐列添加，

update:默认使用左连接，没有返回值，直接在原先的表上操作，相当于更新操作；

concat:可以在两个维度上拼接，横向或者纵向，默认取拼接的并集，当inner时取交集

merge: merge函数的作用是将两个pandas对象横向合并，遇到重复的索引项时会使用笛卡尔积，默认inner连接，可选left、outer、right连接，可以用on参数指定对象进行连接

join: join函数作用是将多个pandas对象横向拼接，遇到重复的索引项时会使用笛卡尔积，默认左连接，可选inner、outer、right连接

【问题二】 merge_ordered和merge_asof的作用是什么？和merge是什么关系？

merge_ordered: 组合时间或者其他有序序列数据

merge_asof: 类似于左连接，对于左侧DataFrame中的每一行，选择on值对应小于left值的最后一行，两个DataFrame必须按键排序

都是merge的特殊情况

待续