以pandas append函数为中心，学习数据合并方法

一、什么是数据合并？

在数据处理过程中，我们常常需要将多个数据集以某种方式合并，从而得到更全面、更丰富的数据信息。这就是所谓的数据合并。

常见的数据合并方式有多种，包括concat、merge、join等。在pandas库中，提供了多个函数来实现这些数据合并操作。本文将以pandas append函数为中心，介绍数据合并的相关知识。

二、pandas append函数的使用方法

首先，我们需要了解pandas append函数的基本使用方法。

import pandas as pd

# 创建数据集
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9]})

# 使用append函数合并两个数据集
df3 = df1.append(df2)

print(df3)

以上代码运行结果如下：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6
0  4  7
1  5  8
2  6  9

从代码中可以看出，我们首先创建了两个数据集df1和df2，分别包含两列数据。然后，我们使用append函数将两个数据集合并为一个新的数据集df3。在合并过程中，我们可以看到两个数据集的列名必须保持一致，否则无法合并。

三、append函数的常用参数

在使用pandas append函数时，我们可以根据自己的实际需求，设置不同的参数来实现不同的合并操作。下面是一些常用的参数：

1. ignore_index

ignore_index参数用于控制合并后的数据集是否重新索引。如果设置为True，则会忽略原始数据集的索引，并重新生成一个连续的整数索引。

import pandas as pd

# 创建数据集
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9]})

# 使用append函数合并两个数据集，并将索引重新生成
df3 = df1.append(df2, ignore_index=True)

print(df3)

以上代码运行结果如下：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6
3  4  7
4  5  8
5  6  9

从代码中可以看出，在合并过程中，我们设置了ignore_index参数为True，因此，生成的新数据集中的索引被重新生成。

2. keys

keys参数用于设置数据集合并后的多级索引。如果我们设置多个keys参数，则合并后的数据集就会具有多级索引。

import pandas as pd

# 创建数据集
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9]})

# 使用append函数合并两个数据集，并设置多级索引
df3 = df1.append(df2, keys=['df1', 'df2'])

print(df3)

以上代码运行结果如下：

       A  B
df1 0  1  4
    1  2  5
    2  3  6
df2 0  4  7
    1  5  8
    2  6  9

从代码中可以看出，在合并过程中，我们设置了keys参数为[‘df1’, ‘df2’]，因此，生成的新数据集中具有多级索引。

四、其他数据合并函数的使用方法

除了pandas append函数之外，还有其他多种数据合并函数可以使用。下面简单介绍一下常用的数据合并函数：concat、merge和join。

1. concat函数

concat函数可以将多个数据集进行连接，支持按行或按列进行连接。

import pandas as pd

# 创建数据集
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9]})

# 按行合并两个数据集
df3 = pd.concat([df1, df2])

# 按列合并两个数据集
df4 = pd.concat([df1, df2], axis=1)

print(df3)
print(df4)

以上代码运行结果如下：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6
0  4  7
1  5  8
2  6  9

   A  B  A  B
0  1  4  4  7
1  2  5  5  8
2  3  6  6  9

从代码中可以看出，我们首先创建了两个数据集df1和df2，然后使用concat函数将这两个数据集进行合并。在合并过程中，我们可以使用axis参数来控制合并的方向。

2. merge函数

merge函数是一种更加复杂的数据合并方式，可以根据一个或多个键将多个数据集进行合并，并支持多种连接方式，包括inner、outer、left和right等。

import pandas as pd

# 创建数据集
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E'], 'value': [5, 6, 7]})

# 使用merge函数合并两个数据集
df3 = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')

print(df3)

以上代码运行结果如下：

  key  value_x  value_y
0   B        2        5
1   D        4        6

从代码中可以看出，我们使用merge函数将df1和df2两个数据集按照key列进行合并，并使用inner方式进行连接。在合并结果中，只有key列中存在的行被保留。

3. join函数

join函数是一种基于索引的数据合并方式，可以使用连接键将两个数据集进行连接，并支持多种连接方式，包括inner、outer、left和right等。

import pandas as pd

# 创建数据集
df1 = pd.DataFrame({'value1': [1, 2, 3, 4], 'value2': [5, 6, 7, 8]},
                   index=['A', 'B', 'C', 'D'])
df2 = pd.DataFrame({'value3': [9, 10, 11, 12], 'value4': [13, 14, 15, 16]},
                   index=['B', 'C', 'D', 'E'])

# 使用join函数合并两个数据集
df3 = df1.join(df2, how='outer')

print(df3)

以上代码运行结果如下：

   value1  value2  value3  value4
A     1.0     5.0     NaN     NaN
B     2.0     6.0     9.0    13.0
C     3.0     7.0    10.0    14.0
D     4.0     8.0    11.0    15.0
E     NaN     NaN    12.0    16.0

从代码中可以看出，我们使用join函数将df1和df2两个数据集按索引进行连接，并使用outer方式进行连接。在合并结果中，保留了所有的索引。

五、总结

在数据处理中，合并多个数据集可以得到更全面、更丰富的数据信息。pandas库中提供了多种数据合并方式，包括append、concat、merge和join等。其中，append函数可以方便地将两个数据集按行进行合并，而其他函数则可以满足更加复杂的数据合并需求。掌握这些函数的使用方法，对于进行数据处理和分析将会非常有帮助。