在使用Pandas处理数据时，有时需要多数据进行合并和连接操作，最常用的包括将多个分割的文件进行合并：
import pandas as pd
import glob
file_list = glob.glob('data/*')
df_list = []
for file in file_list:
df_temp = pd.read_csv(file, sep="\001", header=None, na_values=['\\N'])
df_list.append(df_temp)
df = pd.concat(df_list, ignore_index=True)
Pandas中合并数据的方法总共有4个：
- append()
- concat()
- merge()或df.merge()
- join()
df.append()
df.append()比较好理解，就是在原有的数据中追加数据，语法为：df1.append(df2, sort=False)，效果类似SQL中的UNION ALL。
pd.concat()
pd.concat()相当于df.append()的加强版本。它除了支持合并多个DataFrame外，除了垂直（纵向）合并，还支持水平（横向）合并。
垂直(纵向)合并：pd.concat([df1, df2], sort=False)
水平（横向）合并：pd.concat([df1, df2], axis=1, sort=False)
pandas.concat(objs, axis=0, join=’outer’, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, sort=False, copy=True)
参数说明：
- objs：要连接的Pandas Series或DataFrame对象的序列或映射。
- join：连接方法(inner或outer)
- axis：沿着行(axis=0)或列(axis=1)进行连接
- ignore_index：如果为True，则忽略原DataFrames的索引。
- keys：向结果索引添加标识符的顺序
- levels：用于创建MultiIndex的级别
- names：多重索引中的级别名称
- verify_integrity：布尔型。如果为True，则检查是否有重复。
- sort：布尔型。当join为outer时，如果非concatenation轴尚未对齐，则对其进行排序。
- copy：布尔型。如果为False，避免不必要的数据复制。
pd.merge()或df.merge()
pandas提供了一个类似于关系数据库的连接(join)操作的方法merage,可以根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来
DataFrame.merge(right, how=’inner’, on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=(‘_x’, ‘_y’), copy=True, indicator=False, validate=None)
参数说明：
- right：连接时右侧的DataFrame
- how：连接方式，可选值{‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’, ‘cross’}，默认‘inner’
- left：类似SQL的left join
- right：类似SQL的right join
- outer：类似SQL的full join（全连接）
- inner：类似SQL的inner join
- cross：类似SQL的cross join(笛卡尔乘积)
- on：类似SQL的on，要求左右两个DataFrame具有相同的列名。
- left_on：左Dataframe关联的列名
- right_on：右Dataframe关联的列名，可以与左边的名称不一样。
- left_index：使用左侧DataFrame中的行索引作为连接键；
- right_index：使用右侧DataFrame中的行索引作为连接键；
- sort：默认为True，将合并的数据进行排序，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，设置为False可以提高性能；
- indicator：显示合并数据中数据的来源情况
- validate：验证选项
- “one_to_one” or “1:1”: 确定是否左表与右表是否是一对一
- “one_to_many” or “1:m”: 确定是否左表与右表是否是一对多
- “many_to_one” or “m:1”: 确定是否左表与右表是否是多对一
- “many_to_many” or “m:m”: 确定是否左表与右表是否是多对多
df.join()
df.join()是dataframe内置的join方法，默认以index作为对齐的列。功能相对于merge()弱，这里就不做详细介绍了。
DataFrame.join(other, on=None, how=’left’, lsuffix=”, rsuffix=”, sort=False)
参数说明：
- other：右侧的DataFrame
- on：同上
- how：同上
- lsuffix：左DataFrame中重复列的后缀
- sort：同上
rsuffix：右 DataFrame 中重复列的后缀
参考链接：
