这期内容当中小编将会给大家带来有关怎么在Python中使用pandas合并数据，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
Python主要用来做什么
Python主要应用于：1、Web开发；2、数据科学研究；3、网络爬虫；4、嵌入式应用开发；5、游戏开发；6、桌面应用开发。
一、concat
concat函数是在pandas底下的方法，可以将数据根据不同的轴作简单的融合
pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False)axis： 需要合并链接的轴，0是行，1是列join：连接的方式 inner，或者outer
二、相同字段的表首尾相接
#现将表构成list，然后在作为concat的输入In [4]: frames = [df1, df2, df3] In [5]: result = pd.concat(frames)要在相接的时候在加上一个层次的key来识别数据源自于哪张表，可以增加key参数
In [6]: result = pd.concat(frames, keys=['x', 'y', 'z'])
也可以通过传入字典来增加分组键
pieces = {'x': df1, 'y': df2, 'z': df3}result = pd.concat(pieces)三、axis
当axis = 1的时候，concat就是行对齐，然后将不同列名称的两张表合并，是以索引号进行连接的
result = pd.concat([df1, df4], axis=1)
3.1 join
加上join参数的属性，如果为'inner'得到的是两表的交集，如果是outer，得到的是两表的并集。
result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join='inner')
3.2 join_axes
如果有join_axes的参数传入，可以指定根据那个轴来对齐数据
例如根据df1表对齐数据，就会保留指定的df1表的轴，然后将df4的表与之拼接
result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join_axes=[df1.index])
四、append
append是series和dataframe的方法，使用它就是默认沿着列进行凭借（axis = 0，列对齐）
result = df1.append(df2)
五、无视index的concat
如果两个表的index都没有实际含义，使用ignore_index参数，置true，合并的两个表就睡根据列字段对齐，然后合并。最后再重新整理一个新的index。
上述就是小编为大家分享的怎么在Python中使用pandas合并数据了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注编程网行业资讯频道。
