13、Pandas 数据合并与连接操作全解析

Pandas 数据合并与连接操作全解析

在数据处理和分析中，经常需要将多个数据集合并在一起。Pandas 提供了强大的工具来实现这一目的，本文将详细介绍 Pandas 中数据合并与连接的相关操作，包括 pd.concat() 、 append() 方法以及 pd.merge() 函数的使用。

1. 数据准备

为了方便后续操作，我们先定义一个函数 make_df 来快速创建 DataFrame：

import pandas as pd

def make_df(cols, ind):
    """Quickly make a DataFrame"""
    data = {c: [str(c) + str(i) for i in ind]
            for c in cols}
    return pd.DataFrame(data, ind)

# example DataFrame
print(make_df('ABC', range(3)))

输出结果：

    A   B   C
0  A0  B0  C0
1  A1  B1  C1
2  A2  B2  C2

2. 回顾：NumPy 数组的拼接

在介绍 Pandas 的拼接操作之前，我们先回顾一下 NumPy 数组的拼接。可以使用 np.concatenate