背景
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
本篇文章主要介绍 Pandas 中的数据拼接与关联
数据拼接---pd.concat
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
函数参数
pd.concat(
objs: 'Iterable[NDFrame] | Mapping[Hashable, NDFrame]',
axis=0,
join='outer',
ignore_index: 'bool' = False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity: 'bool' = False,
sort: 'bool' = False,
copy: 'bool' = True,
) -> 'FrameOrSeriesUnion'
-
objs：合并的数据集，一般用列表传入，例如：[df1,df2,df3] -
axis：指定数据拼接时的轴，0是行，在行方向上拼接；1是列，在列方向上拼接 -
join：拼接的方式有 inner，或者outer，与sql中的意思一样
以上三个参数在实际工作中经常使用，其他参数不再做介绍
案例：
模拟数据
-
横向拼接
横向拼接-1
字段相同的列进行堆叠，字段不同的列分列存放，缺失值用NAN来填充，下面对模拟数据进行变换用相同的字段，进行演示
横向拼接-2
-
纵向拼接
纵向拼接
可以看出在纵向拼接的时候，会按索引进行关联，使相同名字的成绩放在一起，而不是简单的堆叠
数据关联---pd.merge
数据联接，与SQL中的join基本一样，用来关联不同的数据表，有左表、右表的区分，可以指定关联的字段
函数参数
pd.merge(
left: 'DataFrame | Series',
right: 'DataFrame | Series',
how: 'str' = 'inner',
on: 'IndexLabel | None' = None,
left_on: 'IndexLabel | None' = None,
right_on: 'IndexLabel | None' = None,
left_index: 'bool' = False,
right_index: 'bool' = False,
sort: 'bool' = False,
suffixes: 'Suffixes' = ('_x', '_y'),
copy: 'bool' = True,
indicator: 'bool' = False,
validate: 'str | None' = None,
) -> 'DataFrame'
-
left：左表 -
right：右表 -
how：关联的方式，{'left', 'right', 'outer', 'inner', 'cross'}, 默认关联方式为 'inner' -
on：关联时指定的字段，两个表共有的 -
left_on：关联时用到左表中的字段，在两个表不共有关联字段时使用 -
right_on：关联时用到右表中的字段，在两个表不共有关联字段时使用
以上参数在实际工作中经常使用，其他参数不再做介绍
案例：
数据关联
merge 的使用与SQL中的 join 很像，使用方式基本一致，既有内连接，也有外连接，用起来基本没有什么难度
两者区别
- concat 只是 pandas 下的方法，而 merge 即是 pandas 下的方法，又是DataFrame 下的方法
- concat 可以横向、纵向拼接，又起到关联的作用
- merge 只能进行关联，也就是纵向拼接
- concat 可以同时处理多个数据框DataFrame，而 merge 只能同时处理 2 个数据框
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