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2024年1月14日发(作者：jsonp转json)
合并dataframe的方法
在数据科学中，我们经常面临着数据来源不同、数据结构差异大、需要多个数据集拼接的问题。这时，我们就需要使用数据合并的方法，将多个数据集合并成一个更完整的数据集来进行分析。本文将介绍三种常见的数据集合并方法，并给出相应的Python代码实现。
一、纵向合并
纵向合并是将两个或多个具有相同列的DataFrame沿着纵向合并起来，由行组成一个更大的DataFrame。在合并时，所有的列必须是一致的。纵向合并的函数是()。
示例代码：
```python
import pandas as pd
df1 = ame({'Name':['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age':[21, 24, 25]})
df2 = ame({'Name':['David', 'Emily'], 'Age':[28, 26]})
df_concat = ([df1, df2])
print(df_concat)
```
输出结果：
```python
Name Age
0 Alice 21
1 Bob 24
2 Charlie 25
0 David 28
1 Emily 26
```
二、横向合并
横向合并是将两个或多个具有相同行的DataFrame沿着横向合并起来，由列组成一个更大的DataFrame。在合并时，所有的行必须是一致的。横向合并的函数是()，与纵向合并相同。
示例代码：
```python
import pandas as pd
df1 = ame({'Name':['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age':[21, 24, 25]})
df2 = ame({'Gender':['F', 'M', 'F'], 'City':['London', 'New York',
'Paris']})
df_concat = ([df1, df2], axis=1)
print(df_concat)
```
输出结果：
```python
Name Age Gender City
0 Alice 21 F London
1 Bob 24 M New York
2 Charlie 25 F Paris
```
三、基于列连接（依据列的键连接）
基于列连接方法是将多个DataFrame按照列的键值进行连接，可以理解为把多个表格放在同一个表格中，其实现方式是将键值相同的行连接在一起。此方法的函数是()。它支持丰富的连接类型，例如内连接、左连接、右连接、外连接等。
示例代码：
```python
import pandas as pd
df1 = ame({'Name':['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age':[21, 24, 25],
'Gender':['F', 'M', 'F']})
df2 = ame({'Name':['Bob', 'Charlie', 'David'], 'City':['London',
'Paris', 'New York'], 'Salary':[2500, 2800, 3000]})
df_merge = (df1, df2, on='Name', how='outer')
print(df_merge)
```
输出结果：
```python
Name Age Gender City Salary
0 Alice 21 F NaN NaN
1 Bob 24 M London 2500.0
2 Charlie 25 F Paris 2800.0
3 David NaN NaN New York 3000.0
```
总结
在数据分析中，合并数据集是必须的步骤，通过合并数据集可以将分散的数据有序合成一个完整的数据集，让分析更加全面、准确。本文介绍了三种常见的数据集合并方法，分别为纵向合并、横向合并和基于列连接的合并方法。通过熟练掌握这些方法，可以更好地进行数据分析和挖掘。
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