Pandas.DataFrame操作表连接有三种方式：merge, join, concat。下面就来说一说这三种方式的特性和用法。
先看两张表：
- merge。相当于SQL中的JOIN。该函数的典型应用场景是，两张表有相同内容的列（即SQL中的键），现在我们想把两张表整合到一张表里。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。
1.1 参数说明：
merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
left_index=False, right_index=False, sort=True,
suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False)
left与right：两个不同的DataFrame
how：指的是合并(连接)的方式有inner(内连接),left(左外连接),right(右外连接),outer(全外连接);默认为inner！
on : 指的是用于连接的列索引名称。必须存在右右两个DataFrame对象中，如果没有指定且其他参数也未指定则以两个DataFrame的列名交集做为连接键
left_on：左则DataFrame中用作连接键的列名;这个参数中左右列名不相同，但代表的含义相同时非常有用。
right_on：右则DataFrame中用作 连接键的列名
left_index：使用左则DataFrame中的行索引做为连接键，用到这个参数时，就有点类似于接下来要说的JOIN函数了。
right_index：使用右则DataFrame中的行索引做为连接键
sort：默认为True，将合并的数据进行排序。在大多数情况下设置为False可以提高性能
suffixes：字符串值组成的元组，用于指定当左右DataFrame存在相同列名时在列名后面附加的后缀名称，默认为('_x','_y')
copy：默认为True,总是将数据复制到数据结构中；大多数情况下设置为False可以提高性能
indicator：在 0.17.0中还增加了一个显示合并数据中来源情况；如只来自己于左边(left_only)、两者(both)
1.2 merge的特征
1.2.1 默认以重叠列名当做链接键
1.2.2 默认是INNER JOIN。
1.2.3 可以多键连接，'on'参数后传入多键列表即可
1.2.4 如果两个对象的列表不同，可以用left_on, right_on指定。
1.2.5 也可以用行索引当连接键，使用参数left_index=True, right_index=True. 但是这种情况下最好用JOIN
现在来看例子：
开头介绍的两张表除了列名有重叠，内容并没有重叠的地方，所以并不是典型的merge场景。但是，用merge能不能合并呢？也可以。
如果用merge：pd.merge(df1, df2)，会得到一张空表
必须指定行索引参数left_index, right_index：
pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True, how='left')
这种是「非典型」应用，这种表的场景，更多的时候我们用JOIN函数来实现：
- JOIN 拼接列，主要用于基于行索引上的合并。
- 只要两个表列名不同，不加任何参数就可以直接用。
- 如果两个表有重复的列名，需指定lsuffix, rsuffix参数。
- 其中参数的意义与merge方法基本相同,只是join方法默认为左外连接how=left
df1.join(df2, lsuffix='_l', rsuffix='_r') # 列名重复的时候需要指定lsuffix, rsuffix参数
JOIN最适合的情况是基于行索引，上述例子因为列名有重复（即使内容没有重复），所以必须在JOIN的时候设置lsuffix, rsuffix参数，否则会报错。
如果列名不重复，则直接用' df1.join(df2) '即可。
但是！ 如果我们想用JOIN实现基于列索引的合并，也是完全可以的。请注意以下的讨论全是关于用JOIN实现列索引合并的，即如何正确使用JOIN函数中的「ON」参数。
用JOIN实现基于列索引的合并主要考虑三种情况：
- 列名不同，列内容有相同
- 列名相同，列内容有相同
- 列名不同，列内容也不同
（1） 列名不同，列内容有相同，需要用到 l.join(r.set_index(key of r), on='key of l')
left = pd.DataFrame({'key1': ['foo', 'bar1'], 'lval': [1, 2]})
right = pd.DataFrame({'key2': ['foo', 'bar'], 'rval': [4, 5]})
left.join(right.set_index('key2'), on='key1')
这种JOIN的写法等同于前面提到的merge设置left_on,right_on。
pd.merge(left, right,left_on='key1', right_on='key2') # 列名不同，但内容有相同可以当键
因为merge默认是内连接，所以返回的结果只有一行，而JOIN返回的结果是以左表的key列为准，有两行。
（2）列名相同，内容有相同，需要用到l.join(r.set_index(key), on='key')。
left = pd.DataFrame({'key': ['foo', 'bar1'], 'lval': [1, 2]})
right = pd.DataFrame({'key': ['foo', 'bar'], 'rval': [4, 5]})
left.join(right.set_index('key'), on='key',lsuffix='_l', rsuffix='_r')
这种JOIN的写法等同于前面提到的merge设置不带任何参数，而且这种情况下merge会去掉重复的列
pd.merge(left, right) # 列名不同，但内容有相同，所以依然可以作为键来用
同样，因为merge默认是内连接，所以返回的结果只有一行，而JOIN返回的结果是以左表的key列为准，有两行。
特别注意，即使列名相同了，也必须用到' set_index(key)' 否则连接集会显示如下：
left.join(right,on='key',lsuffix='_l', rsuffix='_r')
另外值得注意的一点，不指定'ON= '参数的情况下，JOIN是按行索引连接，也就是简单的水平连接两个表，不对列进行任何操作。如下代码返回的结果：
left.join(right,lsuffix='_l', rsuffix='_r')
这个结果其实和用concat进行行操作是一模一样的：
pd.concat([left, right], axis=1)
（3）列名不同，内容也不同
这种情况是典型的行索引，不能用JOIN的ON参数进行列连接。
- concat 轴向连接。就是单纯地把两个表拼在一起，这个过程也被称作绑定（binding）或堆叠（stacking）。因此可以想见，这个函数的关键参数应该是 axis，用于指定连接的轴向。axis=1 在行中操作，axis=0是在列中操作。
默认是axis=0,即垂直堆叠。
df1=pd.DataFrame(np.random.randn(3,4),columns=['a','b','c','d'])
df2=pd.DataFrame(np.random.randn(2,3),columns=['b','d','a'])
pd.concat([df1, df2], axis=1) # 对行操作，相当于水平连接
注意到这里，左表和右表没有一个单元格是一样的，只是按照行索引水平堆在了一起，所以可以理解为相当于
pd.merge(df1,df2,left_index=True,right_index=True,how='outer')
或者
df1.join(df2, lsuffix="_l")
效果都是生成这样一张表
最后看看CONCAT的垂直堆叠。垂直堆叠就是axis=0，这种情况下有个参数比较特殊，叫' ignore_index= '，默认情况下是False。如果设成了True，就是把结果的合并表重新编排行索引。否则，行索引还是原来两个表里的值，比如"0,1,2,0,1"
pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True)
如果两张表的列名都不相同，垂直堆叠会生扩展不同的列，生成一张更宽的表。
