python中merge,concat

最新推荐文章于 2025-01-15 13:26:22 发布
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文章标签： merge python concat
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41370083/article/details/82392194
本文详细介绍了使用 Pandas 进行数据操作的方法，包括利用 pd.concat 按轴连接数据和利用 pd.merge 实现类似 SQL 的 left join 操作。通过具体示例说明了参数的作用及结果表现。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

经常混淆，MARK一下：

pd.concat([up,down],axis=0,ignore_index=True)

表示按axis来连接，比如为0时，上下连接，以up的数据columns为主，若down数据不存在相应的columns，则此columns下的down数据为null,ignore_index表示将index重新排序。

pd.merge(A,B,on="left",on="id")

类似于mysql中的left join,以数据A为左数据依靠，以ID为对应columns，进行left join.

Python函数——concat()函数
weixin_65621206的博客
02-22 4385
默认情况下，concat是在axis=0上工作的，当然也可通过指定的轴(axis)将多个Pandas对象（比如DataFrame）连接起来。concat() 函数可以沿着指定的轴方向进行连接，默认情况下，它沿着行的方向（axis=0）进行连接。总的来说，concat() 函数是一个非常强大和灵活的工具，可以根据不同的需求进行多种类型的连接操作，方便地处理和组合数据。的应用，如果需要合并的DataFrame之间没有连接键，就不能使用merge方法了，这时可通过pandas的。结果有重复的列名，这将触发。
106、Python数据合并秘籍：concat与merge函数实战指南
silenceallat的博客
05-23 1140
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数据合并/拼接函数concat、append、merge、join
qq_42375376的博客
01-10 5947
数据分析中经常会遇到补行/列数据 或 数据拼接/合并数据或表格的左右连接——mergejoin；数据或表格的上下连接——append。主要用于表格的左右连接，类似于SQL中的Join操作，根据具体字段来匹配连接既能按轴上下拼接，也能按轴左右拼接，主要取决于参数axis的设定append:追加，只能用于表格的上下连拼，可视作axis=0的简便版concat主要用于表格的左右连接。
concat merge
weixin_30752377的博客
07-02 171
#concat import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame df1 = DataFrame(data=np.random.randint(0,100,size=(3,3)),index=['a','b','c'],columns=['A','B','C']) df2...
$.merge( , ) 和concat()
dawuafang
01-16 502
$.merge（）是把第二个数组，合并进去第一个，是破坏性的，第一个数组内容会被修改 concat（）则是合并后返回新数组，不会修改参数中的数组 $.merge([],)会出错 [].concat()没问题...
Python中merge和concat的区别，并分别实现左连接（left join）、右连接（right join）、外连接（outer join）和内连接（inner join）
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life is short,I love data analysis的博客
09-28 1万+
通过python实现Sql中的表连接操作 import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0,columns= ['a','b','c','d'],index=(1,2,3)) df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*11,columns= ['b','c','d','e'...
python merge、concat合并数据集的实例讲解
09-20
在这篇文章中，我们将深入探讨Python中合并数据集的两种主要方法：merge和concat。这两种方法都是数据处理和分析中的常用工具，尤其在数据规整化过程中，即合并、清理、过滤数据的步骤中发挥着重要作用。文章将通过...
Python学习笔记---merge和concat数据合并(1)
DiAsdream的博客
05-20 8335
Python学习笔记—merge和concat数据合并(1) Python学习笔记—merge和concat数据合并(2) 文章目录Python学习笔记---merge和concat数据合并(1)前言一、数据合并--merge二、操作步骤1.先合并其中2张表2.再合并第3张表总结 前言 数据处理中经常对多个表的数据进行合并处理，这个功能类似于SQL中的join 联表查询。python可用于联表的函数是merge和concat。 两者区别： 1、merge：只能用于两两合并，如果需要3张表合并，需要先进行
python DataFrame数据合并 merge()、concat()方法
2301_76348171的博客
04-07 1964
相比方法①，区别在于，如图，方法②合并出的数据中有重复列。| 参数 | 描述 || — | — || left | 左表，合并对象，DataFrame或Series || right | 右表，合并对象，DataFrame或Series || how | 合并方式，可以是left(左合并), right(右合并), outer(外合并), inner(内合并) || on | 基准列 的列名 || left_on | 左表基准列列名 || right_on | 右表基准列列名 || left_index |
Python学习（2）：Pandas中concat函数和merge函数的区别
m0_55939576的博客
09-26 847
concat函数用于将多个 DataFrame沿着行或列进行拼接。它就像把多个表格直接拼在一起，形成一个更大的表格。merge函数用于将多个 DataFrame基于共同的列进行合并。它就像将多个表格根据相同的关键列进行连接，形成一个新的表格。2.
Python文件操作---合并文本文件内容
weixin_34221276的博客
09-12 650
目前一个用的比较多的功能：将多个小文件的内容合并在一个统一的文件中，对原始文件重命名标记其已被处理过。之前使用其他脚本写的，尝试用python写了一下，顺便熟悉一下python的文件处理命令。   原始文件 经过处理之后 最后还有一个蛋疼的因为缩进产生的第一个回车符 其中包含了文件的创建和移除，文件内容的读写，文件的重命名的语法命令等等 # -*- coding: ut...
PyPackage01---Pandas01_合并merge &concat
此心安处是吾乡
06-11 1592
1 Merge   数据合并的操作，类似于SQL中的关联。详细内容参看：官方文档。 1.1 参数 DataFrame.merge(right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', '_y'), ...
Python学习笔记---merge和concat数据合并(2)
DiAsdream的博客
05-20 1977
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merge和concat区别
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07-17 3373
Rxjs中merge和concat区别： 1、相同点： 都是将多个可观察输入对象合并为一个可观测输出对象，通过订阅获取输入客观擦对象的弹出的值； concat中只要有一个输入可观察对象发生错误，其后面的输入可观察对象无法弹出其值，即订阅终止；merge存在竞争关系，有一个输入可观察对象发生错误，也会 终止订阅。 2、不同点： merge是并联，同步发生，存在竞争关系；conc...
一次性彻底讲透Python中pd.concat与pd.merge
百创科技
07-29 547
数据的合并与关联是数据处理过程中经常遇到的问题，在SQL、HQL中大家可能都有用到 join、uion all 等 ，在 Pandas 中也有同样的功能，来满足数据处理需求，个人感觉 Pandas 处理数据还是非常方便，数据处理效率比较高，能满足不同的业务需求。数据关联与SQL中的join基本一样，一次可以关联两个数据表，有左表、右表的区分，需要可以指定关联的字段。concat 是pandas级的函数，用来拼接或合并数据，其根据不同的轴既可以横向拼接，又可以纵向拼接。
pandas的concat、merge函数、处理数据
leshen_88的博客
01-19 2406
pandas的concat()函数用于连接（合并）pandas对象，如Series、DataFrame或Panel，沿指定的轴进行连接。函数的用法，根据具体的数据拼接需求，可以灵活选择合适的参数来处理数据。pandas库提供了。
Pandas数据合并：concat与merge
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这家伙很懒，什么都没有留下
01-15 1258
Pandas的concat和merge方法提供了强大的数据合并功能。concat方法适用于简单的拼接操作，如按行或按列合并。而merge方法则更类似于SQL中的JOIN操作，可以根据一个或多个键来合并两个DataFrame，实现复杂的关联关系。在实际应用中，我们可以根据具体需求选择合适的方法来合并数据。
python切割、拼接图片
Destiny_xt的博客
12-08 4511
在做智能识别方面的时候遇到了一些瓶颈，即对于一张清晰度足够高，目标却很小时，识别的效果不是很好。 这时可以首先将图片分割成3*3，一共九张图片，分别进行识别之后再进行图片的拼接。 首先是图片的分割，将图片分割之后保存在数组中 def img_divide(img): #分割为3*3 weight=img.size[0]/3 height=img.size[1]/3 left = 0 #图片距离左边的宽度乘积值 top = 0 #图片距离上边的宽度乘积值 ind
dataframe的操作中concat和merge有什么区别
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主要参数：axis（定义沿哪个轴进行合并），join（如何处理不同 DataFrame 的索引，是取交集（inner）还是并集（outer））。索引对齐：concat 在合并时会根据索引对齐数据，可以处理索引不完全匹配的情况。主要参数：on（指定合并的键），how（定义如何合并，如 inner, outer, left, right）。使用 concat 当你需要简单地沿一个轴堆叠数据时（例如，将两个数据集的相同列或行堆叠在一起）。灵活性：相对来说，concat 更加灵活，支持在不同的轴上进行数据堆叠。
Python的merge、concat、join的区别
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Python中的merge、concat和join都是用于合并数据框或者序列的函数，它们之间的区别如下： 1. merge：merge函数是pandas库中的函数，它可以将两个或多个数据框按照一定的条件合并起来。merge函数的合并方式可以是...
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