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我准备了两个表格数据，以此展示本期的表格的合并的工作。数据示例如下：
表格1
表格2
接着将这两个表格的数据分别导入python中，导入代码入下：
import pandas as pddf1=pd.read_excel(r"D:\杂货\展示数据1.xlsx",sheet_name='Sheet1')df2=pd.read_excel(r"D:\杂货\展示数据2.xlsx",sheet_name='Sheet1')具体的导入方法和以上使用到的pandas库的安装在前章我已有介绍，不再赘述，请转至：
https://blog.csdn.net/Deng333333555/article/details/125092526?spm=1001.2014.3001.5501
本篇涉及到一些基础的表格数据的概念，而对于“索引”的相关知识可以看之前写的“基础操作篇2”，里面有相关的介绍，可以帮助理解“索引”的含义。相关可转至以下连接：
https://blog.csdn.net/Deng333333555/article/details/125138116?spm=1001.2014.3001.5501
1.1 一般拼接
首先我们先看一下合并前的表格1和表格2的数据样式：
这两个表格存在公共列，为列索引为“学号”的那一列。
合并代码如下：
merge_1=pd.merge(df1,df2)#df1与df2分别为要合并的两个表格print(merge_1)此时程序会自己寻找两个表的公共列，依照公共列进行拼接。（公共列：有相同的列）
合并后的数据如上图所示。
1.2 指定键进行拼接，即指定某一列作为两个表的连接依据。
1.2.1 多对一
多对一的情况下的列表数据大致为一下形式：
可以看到，上面为列表1，下面为列表2，列表1的“学号”那一列的数据都是“唯一的”，即分别只有一个100，101，102，103，没有重复值；而在列表2中，“学号”那一列的数据就有重复值，即有两个100，101等。这种情况下，将列表2合并到列表1中就叫作多对一的合并。
合并代码如下：
merge_2=pd.merge(df1,df2,on="学号")#on="学号"即是说依照学号那一列进行合并print(merge_2)1.2.2 多对多
多对多情况下的数据样式如下：
由上图可知，多对多即是列表1与列表2中“学号”列都有重复项。合并代码如下：
merge_3=pd.merge(df1,df2)print(merge_3)合并后的表格如下：
1.2.3 用on来指定多个连接键
原数据样式如下：
上面为表格1，下面为表格2（即df1和df2）
由1.2.1一处已经了解到，可以通过on="学号"来指定某个连接键，而当需要指定多个连接键时，同样也是使用on来实现。代码如下：
merge_4=pd.merge(df1,df2,on=['姓名','学号'])#语法为on=[]print(merge_4)合并后的列表如下：
1.2.4 指定左右连接键
合并前的数据样式为：
以上为两个待拼接的表格。
当要连接的两个表之间没有公共列时（实际值一样，但列名不同），则可通过左右连接键拼接两个表。其中left_on用来指明左表的连接键的列名，right_on用来指明右表的连接键的列名。具体看如下示，代码如下：
merge_5=pd.merge(df1,df2,left_on="编号",right_on='学号')print(merge_5)执行代码，合并后的列表如下：
1.2.5 索引当作连接键
从上面的表格数据中可以看到，其索引列为最左边的那几个数字，0，1，2，3……。但有时候我们会需要用某一列的内容作为索引列，此时可以通过以下代码将索引列替换掉：
change=df1.set_index("编号")print(change)转换索引列前的列表样式如下：
转换之后索引列的列表样式如下：
不难发现最左边的那一列的索引有所不同。（注意：此时待合并的列表1与列表2的索引已经不同了）
接下来我们可以通过以下代码依据索引来进行列表的合并：
merge_6=pd.merge(df1,df2,left_index=True,right_index=True)print(merge_6)合并后的列表样式如下：
1.3 连接的方式
1.3.1 内连接（inner）
内连接就是取两个表中的共同拥有的内容，而若不是共同拥有的内容的话，在内连接后形成的新的表格会将非共同拥有的内容“删除”，只保留共同拥有的内容。
合并前的两个列表样式如下：
内连接的代码如下：
merge_7=pd.merge(df1,df2,on='学号',how='inner')print(merge_7)合并后的表格如下：
1.3.2 左连接（left）
以左表为基础，右表往左表上拼接。当遇到左（右）表有，而右（左）表没有的内容，空缺的部分则会以NaN的方式填充。
合并前的两个列表样式如下：
合并代码如下：
merge_8=pd.merge(df1,df2,on='学号',how='left')print(merge_8)合并后表格如下：
1.3.3 右连接（right）
以右表为基础，左表往右表上拼接。其他与左连接同理。
1.3.4 外连接（outer）
取两个表的并集。
合并代码如下：
merge_9=pd.merge(df1,df2,on='学号',how='outer')print(merge_9)合并前表格如下：
合并后表格如下：
2.1 普通合并
合并前表格如下：
代码如下：
merge_x=pd.concat([df1,df2])print(merge_x)合并后表格如下：
注意：纵向拼接的concat中使用的是列表，和merge的形式有所不同。
索引设置：普通合并的方法中，合并后的表格是保留原索引的，如上图所，编号处的数字索引是重复的。而为了解决这个问题，我们通常会需要对索引进行设置。
合并代码如下：
merge_x=pd.concat([df1,df2],ignore_index=True)print(merge_x)合并后表格如下：
通过ignore_index=True设置的拼接表格后，可以发现最左边的编号索引编程了顺序数字。
2.2 重叠数据的合并
在未处理重叠数据的合并形式下，如果两个表格中出现相同的数据内容，那么在合并后的新表格中会出现多条数据重复的情况，为解决这个问题，我们可以进行如下处理：
合并前的表格：
通过以下代码合并：
merge_y=pd.concat([df1,df2],ignore_index=True).drop_duplicates()print(merge_y)合并后的表格如下：
此时程序会自动地将重复项合二为一。从合并前后的表格对比可知，合并前有两个“王五”的内容
，合并后两个“王五”合二为一。
import pandas as pddf1=pd.read_excel(r"D:\杂货\展示数据1.xlsx",sheet_name='Sheet1')df2=pd.read_excel(r"D:\杂货\展示数据2.xlsx",sheet_name='Sheet1')print(df1)print(df2)merge_1=pd.merge(df1,df2)#一般横向拼接print(merge_1)merge_2=pd.merge(df1,df2,on="学号")#指定连接键print(merge_2)merge_3=pd.merge(df1,df2)print(merge_3)merge_4=pd.merge(df1,df2,on=['姓名','学号'])#指定多个连接键print(merge_4)merge_5=pd.merge(df1,df2,left_on="编号",right_on='学号')#指定左右连接键print(merge_5)change=df1.set_index("编号")#重置索引print(change)merge_6=pd.merge(df1,df2,left_index=True,right_index=True)#依照索引拼接print(merge_6)merge_7=pd.merge(df1,df2,on='学号',how='inner')#内连接print(merge_7)merge_8=pd.merge(df1,df2,on='学号',how='left')#左连接print(merge_8)merge_9=pd.merge(df1,df2,on='学号',how='outer')#外连接print(merge_9)merge_x=pd.concat([df1,df2],ignore_index=True)#一般纵向拼接print(merge_x)merge_y=pd.concat([df1,df2],ignore_index=True).drop_duplicates()#纵向拼接并重置索引print(merge_y)来源地址：https://blog.csdn.net/Deng333333555/article/details/126970817
