这篇文章给大家分享的是有关pandas如何实现数据合并的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
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数据合并有多种方式，其中最常见的应该就是交集和并集的求取。之前通过分析总结过pandas数据merge功能默认的行为，其实默认下求取的就是两个数据的“交集”。
有如下数据定义：
In [26]: df1
Out[26]:
data1 key
0 0 b
1 1 b
2 2 a
3 3 c
4 4 a
5 5 a
6 6 b
In [27]: df2
Out[27]:
data2 key
0 0 a
1 1 b
2 2 d
3 3 b
进行merge的结果：
In [28]: pd.merge(df1,df2)
Out[28]:
data1 key data2
0 0 b 1
1 0 b 3
2 1 b 1
3 1 b 3
4 6 b 1
5 6 b 3
6 2 a 0
7 4 a 0
8 5 a 0
从上面的结果中能够看出，merge的默认处理行为是求取了两组数据key的交集，但是对于key的值进行了并集的求取。其实也很好理解，如果仅仅是求取交集而数据没有任何合并那就不叫做数据合并了。
接下来试一下制定了参数的的交集数据合并处理：
In [29]: pd.merge(df1,df2,how='inner')
Out[29]:
data1 key data2
0 0 b 1
1 0 b 3
2 1 b 1
3 1 b 3
4 6 b 1
5 6 b 3
6 2 a 0
7 4 a 0
8 5 a 0
In [30]: result_inner = pd.merge(df1,df2,how='inner')
In [31]: result_default = pd.merge(df1,df2)
In [32]: result_inner == result_default
Out[32]:
data1 key data2
0 True True True
1 True True True
2 True True True
3 True True True
4 True True True
5 True True True
6 True True True
7 True True True
8 True True True
通过上面的结果可以看出：制定了参数的的交集数据合并处理的结果与数据合并方法merge的默认行为是一致的。
再试一下并集数据合并处理方法，这需要制定参数how为outer：
In [35]: result_outer = pd.merge(df1,df2,how='outer')
In [36]: result_outer
Out[36]:
data1 key data2
0 0.0 b 1.0
1 0.0 b 3.0
2 1.0 b 1.0
3 1.0 b 3.0
4 6.0 b 1.0
5 6.0 b 3.0
6 2.0 a 0.0
7 4.0 a 0.0
8 5.0 a 0.0
9 3.0 c NaN
10 NaN d 2.0
通过上面的执行结果可以看出：合并后的数据中的key拥有了两组数据所有的key，而数据虽然有一部分两组数据不能够重合，但也通过NaN的值进行了相应的填补。
还有一点需要注意的，那就是合并之后的数据个数。合并后的数据中，key的个数是两组数据中分别拥有的数据的笛卡尔乘积。如果其中一组没有的时候，进行合并的时候另一组数据中会创建一个NaN数值的对象与之进行合并。
感谢各位的阅读！关于“pandas如何实现数据合并”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！
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文章名称：pandas如何实现数据合并-创新互联
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