dataframe 横向拼接,Pandas系列7-DataFrame之合并组合

在Pandas的实践过程中，我们经常需要将两个DataFrame合并组合在一起再进行处理，比如将不同来源的数据合并在一起，或者将不同日期的DataFrame合并在一起。DataFrame的合并组合从方向上分，大体上分为两种情况：横向的，纵向的。(这个很容易理解吧)

看下如下的图示(图片来自Pandas官网)

横向

纵向

另外需要注意的是，两个DataFrame在合在一起的时候，如果针对重叠项(比如都有column B)会有两种不同的处理方式，一种是针对重叠项进行合并处理(比如相加，或者直接取代)；另一种是忽略重叠项，只是简单的组合在一起。前者我们称为合并，后者我们叫做组合。

另外，在Pandas中有很多不同函数和不同用法，比如有concat, join, merge, append，它们各有不同的使用场景。

纵向连接

In [45]: import pandas as pd

In [46]: df = pd.DataFrame({"name": ["zhangsan", "lisi", "wangwu"], "city": ["beijing"

...: , "beijing", "shenzhen"], "order": [12, 33, 67]})

In [47]: df

Out[47]:

city name order

0 beijing zhangsan 12

1 beijing lisi 33

2 shenzhen wangwu 67

In [48]: df2 = pd.DataFrame({"name": ["zhanghai", "liyang", "wangjing"], "city": ["sha

...: nghai", "shenzhen", "chengdu"], "order": [2, 3, 7]})

In [49]: df2

Out[49]:

city name order

0 shanghai zhanghai 2

1 shenzhen liyang 3

2 chengdu wangjing 7

# concat默认按行拼接(即纵向连接，axis=0), 也可以按列来连接(axis=1)

# 注意concat拼接时，其参数是一个数组 ，因此可以拼接多个DataFrame

In [51]: pd.concat([df, df2])

Out[