Pandas:数据合并与对比

1、数据追加df.append（）

  df.append(self, other, ignore_index=False,
            verify_integrity=False, sort=False)

其中：

other 是它要追加的其他 DataFrame 或者类似序列内容
ignore_index 如果为 True 则重新进行自然索引
verify_integrity 如果为 True 则遇到重复索引内容时报错
sort 进行排序

  import pandas as pd 

  df1 = pd.DataFrame({'a':[1,2],'b':[3,4]})
  df2 = pd.DataFrame({'a':[5,6],'b':[7,8]})
  df1.append(df2)

2、数据连接pd.concat()

Pandas 数据的连接可以实现纵向和横向连接，将数据连接后会形成一个新的对象， Series 或 DataFrame。连接是最常用的多个数据合并操作。

pd.concat() 是专门用于数据连接合并的函数，它可以沿着行或者列进行操作，同时可以指定非合并轴的合并方式（合集、交集等）。

3、数据合并pd.merge()

  pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
           left_index=False, right_index=False, sort=True,
           suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False,
           validate=None)

how：连接方式，默认为inner，可设为inner/outer/left/right
on：根据某个字段进行连接，必须存在于两个DateFrame中（若未同时存在，则需要分别使用left_on 和 right_on 来设置）
left_on：左连接，以DataFrame1中用作连接键的列
right_on：右连接，以DataFrame2中用作连接键的列
left_index：bool, default False，将DataFrame1行索引用作连接键
right_index：bool, default False，将DataFrame2行索引用作连接键
sort：根据连接键对合并后的数据进行排列，默认为True
suffixes：对两个数据集中出现的重复列，新数据集中加上后缀 _x, _y 进行区别

4、按元素合并

在数据合并过程中需要对应位置的数值进行计算，比如相加、平均，对空值补齐等，Pandas 提供了 df.combine_first() 和 df. combine() 等方法进行这些操作。

  df1 = pd.DataFrame({'A': [None, 0], 'B': [None, 4]})
  df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 1], 'B': [3, 3]})
  #使用相同位置的值更新空元素，它只能是 df1 有空元素时才能被替换，如果数据结构不一致，所得 DataFram e的行索引和列索引将是两者的并集。
  df1.combine_first(df2)

  #df. combine()
  #可以与另一个 DataFrame 进行按列组合。使用函数将一个 DataFrame 与其他DataFrame合并，以逐元素合并列。 所得 DataFrame 的行索引和列索引将是两者的并集。

  df1 = pd.DataFrame({'A': [0, 0], 'B': [4, 4]})
  df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 1], 'B': [3, 3]})
  # s1 列总和如果小于 s2列总和取 s1, 否则取 s2
  take_smaller = lambda s1, s2: s1 if s1.sum() < s2.sum() else s2
  df1.combine(df2, take_smaller)

  #df.update()
  #使用来自另一个 DataFrame 的非NA值进行修改，原 df 为被更新。

  df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                     'B': [400, 500, 600]})
  new_df = pd.DataFrame({'B': [4, 5, 6],
                         'C': [7, 8, 9]})
  df.update(new_df)
  df

5、数据对比

  pd.compare(other, align_axis=1, keep_shape=False, keep_equal=False)

other：被对比的数据
align_axis=1：差异堆叠在列/行上
keep_shape=False：不保留相等的值
keep_equal=False：不保留所有原始行和列