以pandas append函數為中心，學習數據合併方法

一、什麼是數據合併？

在數據處理過程中，我們常常需要將多個數據集以某種方式合併，從而得到更全面、更豐富的數據信息。這就是所謂的數據合併。

常見的數據合併方式有多種，包括concat、merge、join等。在pandas庫中，提供了多個函數來實現這些數據合併操作。本文將以pandas append函數為中心，介紹數據合併的相關知識。

二、pandas append函數的使用方法

首先，我們需要了解pandas append函數的基本使用方法。

import pandas as pd

# 創建數據集
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函數合併兩個數據集
df3 = df1.append(df2)

print(df3)

以上代碼運行結果如下：

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

從代碼中可以看出，我們首先創建了兩個數據集df1和df2，分別包含兩列數據。然後，我們使用append函數將兩個數據集合併為一個新的數據集df3。在合併過程中，我們可以看到兩個數據集的列名必須保持一致，否則無法合併。

三、append函數的常用參數

在使用pandas append函數時，我們可以根據自己的實際需求，設置不同的參數來實現不同的合併操作。下面是一些常用的參數：

1. ignore_index

ignore_index參數用於控制合併後的數據集是否重新索引。如果設置為True，則會忽略原始數據集的索引，並重新生成一個連續的整數索引。

import pandas as pd

# 創建數據集
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函數合併兩個數據集，並將索引重新生成
df3 = df1.append(df2, ignore_index=True)

print(df3)

以上代碼運行結果如下：

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

從代碼中可以看出，在合併過程中，我們設置了ignore_index參數為True，因此，生成的新數據集中的索引被重新生成。

2. keys

keys參數用於設置數據集合併後的多級索引。如果我們設置多個keys參數，則合併後的數據集就會具有多級索引。

import pandas as pd

# 創建數據集
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函數合併兩個數據集，並設置多級索引
df3 = df1.append(df2, keys=['df1', 'df2'])

print(df3)

以上代碼運行結果如下：

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

從代碼中可以看出，在合併過程中，我們設置了keys參數為[‘df1’, ‘df2’]，因此，生成的新數據集中具有多級索引。

四、其他數據合併函數的使用方法

除了pandas append函數之外，還有其他多種數據合併函數可以使用。下面簡單介紹一下常用的數據合併函數：concat、merge和join。

1. concat函數

concat函數可以將多個數據集進行連接，支持按行或按列進行連接。

import pandas as pd

# 創建數據集
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9]})

# 按行合併兩個數據集
df3 = pd.concat([df1, df2])

# 按列合併兩個數據集
df4 = pd.concat([df1, df2], axis=1)

print(df3)
print(df4)

以上代碼運行結果如下：

   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

從代碼中可以看出，我們首先創建了兩個數據集df1和df2，然後使用concat函數將這兩個數據集進行合併。在合併過程中，我們可以使用axis參數來控制合併的方向。

2. merge函數

merge函數是一種更加複雜的數據合併方式，可以根據一個或多個鍵將多個數據集進行合併，並支持多種連接方式，包括inner、outer、left和right等。

import pandas as pd

# 創建數據集
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函數合併兩個數據集
df3 = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')

print(df3)

以上代碼運行結果如下：

  key  value_x  value_y
0   B        2        5
1   D        4        6

從代碼中可以看出，我們使用merge函數將df1和df2兩個數據集按照key列進行合併，並使用inner方式進行連接。在合併結果中，只有key列中存在的行被保留。

3. join函數

join函數是一種基於索引的數據合併方式，可以使用連接鍵將兩個數據集進行連接，並支持多種連接方式，包括inner、outer、left和right等。

import pandas as pd

# 創建數據集
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函數合併兩個數據集
df3 = df1.join(df2, how='outer')

print(df3)

以上代碼運行結果如下：

   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

從代碼中可以看出，我們使用join函數將df1和df2兩個數據集按索引進行連接，並使用outer方式進行連接。在合併結果中，保留了所有的索引。

五、總結

在數據處理中，合併多個數據集可以得到更全面、更豐富的數據信息。pandas庫中提供了多種數據合併方式，包括append、concat、merge和join等。其中，append函數可以方便地將兩個數據集按行進行合併，而其他函數則可以滿足更加複雜的數據合併需求。掌握這些函數的使用方法，對於進行數據處理和分析將會非常有幫助。