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這篇文章給大家介紹怎么在Pandas中合并多個Dataframe(merge,concat)，內(nèi)容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。
pandas中有個merge函數(shù)可以做到這個實用的功能，merge這個詞會點SQL語言的應(yīng)該都不陌生。
下面說說merge函數(shù)怎么用：
df = pd.merge(df1, df2, how='left', on='user_id')
用法很簡單，說一下后兩個參數(shù)就可以了，how=""參數(shù)表示以哪個表的key為準(zhǔn)，上面的how="left"表示以表df1為準(zhǔn)，而key也就是on=""的參數(shù)
how="left"就是說，保留user_id字段的全部信息，不增加也不減少，但是拼接的時候只把df2表中的與df1中user_id字段交集的部分合并上就可以了，如果df2中出現(xiàn)了某個user_id在df1中沒有出現(xiàn)，就拋棄掉這個樣本不作處理。
如果要進行多key合并：
df = pd.merge(df1, df2, how='left', on=['user_id','sku_id'])
但是如果想僅進行簡單的“拼接”而不是合并呢，要使用concat函數(shù)：
df = pd.concat( [df_user, dummies_sex, dummies_age, dummies_level], axis=1 )
這樣可以保留這些表單的全部信息，參數(shù)axis=1表示列拼接，axis=0表示行拼接。
要保證背個表單的行數(shù)是相同的，并且每一行對應(yīng)的key也是相同的，列拼接才變得有意義
關(guān)于怎么在Pandas中合并多個Dataframe(merge,concat)就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。
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