3.8　数据的合并

数据合并就是将不同数据源或数据表中的数据整合到一起，本节将介绍横向合并merge()函数和纵向合并concat()函数，使用的数据文件为“2020年第二学期学生考试成绩.xls”。

3.8.1　merge()函数：横向合并

Pandas库中的数据可以通过一些方式进行合并。

●　merge()函数根据一个或多个键将不同数据集中的行连接起来。

●　concat()函数可以沿着某条轴线，将多个对象堆叠到一起。

在介绍数据合并之前，创建一个关于4名学生学习成绩的数据集，代码如下：

运行上述代码，创建的数据集如下所示。

再创建一个关于4名学生学习成绩的数据集，代码如下：

运行上述代码，创建的数据集如下所示。

使用merge()函数横向合并两个数据集，代码如下：

代码输出结果如下所示。

如果没有指明使用哪个列连接，则横向连接会重叠列的列名。可以通过参数on指定合并所依据的关键字段。例如，指定课程，代码如下：

代码输出结果如下所示。

由于演示的需要，下面再创建一个关于4名学生学习成绩的数据集，代码如下：

如果两个数据集中的关键字段名称不同时，则需要使用left_on和right_on，代码如下：

代码输出结果如下所示。

在默认情况下，横向连接merge()函数使用的是“内连接（inner）”，即输出的是两个数据集的交集。其他方式还有“left”、“right”及“outer”，这个与数据库中的表连接基本类似。内连接代码如下：

代码输出结果如下所示。

左连接是左边的数据集不加限制，右边的数据集仅会显示与左边相关的数据，代码如下：

代码输出结果如下所示。

右连接是右边的数据集不加限制，左边的数据集仅会显示与右边相关的数据，代码如下：

代码输出结果如下所示。

外连接输出的是两个数据集的并集，组合了左连接和右连接的效果，代码如下：

代码输出结果如下所示。

3.8.2　concat()函数：纵向合并

在介绍纵向连接之前，创建两个关于4名学生学习成绩的数据集，代码如下：

使用concat()函数可以实现数据集的纵向合并，代码如下：

代码输出结果如下所示。