1.记录合并

将两个结构相同的数据框合并成一个数据框。
函数concat([dataFrame1, dataFrame2, ...])

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import pandas
from pandas import read_csv
data1 = read_csv(
    '/users/bakufu/desktop/4.10/data1.csv',
    sep = '|'        
)

data2 = read_csv(
    '/users/bakufu/desktop/4.10/data2.csv',
    sep = '|'        
)

data3 = read_csv(
    '/users/bakufu/desktop/4.10/data3.csv',
    sep = '|'        
)

data = pandas.concat([data1, data2, data3])

屏幕快照 2018-07-02 21.47.59.png

2.字段合并

将同一个数据框中的不同列合并成新的列。
方法x = x1 + x2 + x3 + ...合并后的数据以序列的形式返回。
要求：所有序列长度一致，数据都是字符型。如果是数值型或逻辑型，需要进行转换。

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from pandas import read_csv
df = read_csv(
    '/users/bakufu/desktop/4.11/data.csv',
    sep = ' ',
    names = ['band', 'area', 'num']      
)

#将数值型数据转换成字符型数据
df = df.astype(str)

#合并成新列
tel = df['band'] + df['area'] + df['num']

#将tel添加到df数据框的tel列
df['tel'] = tel

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3.字段匹配

根据各表共有的关键字段，把各表所需的记录进行一一对应。
函数merge(x, y, left_on, right_on)
需要匹配的数据列，应使用用一种数据类型。
返回值：DataFrame

参数	注释
x	第一个数据框
y	第二个数据框
left_on	第一个数据框用于匹配的列
right_on	第二个数据框用于匹配的列

import pandas
items = pandas.read_csv(
    '/users/bakufu/desktop/4.12/data1.csv',
    sep = '|',
    names = ['id', 'comments', 'title']
)

prices = pandas.read_csv(
    '/users/bakufu/desktop/4.12/data2.csv',
    sep = '|',
    names = ['id', 'oldPrice', 'nowPrice']    
)

屏幕快照 2018-07-02 22.04.03.png 屏幕快照 2018-07-02 22.04.25.png

3.1 默认只保留连接上的部分

第10行已经消失

itemPrices = pandas.merge(
    items,
    prices,
    left_on = 'id',
    right_on = 'id'
)

屏幕快照 2018-07-02 22.02.37.png

3.2 使用左连接

即使与右边数据框匹配不上，也要保留左边内容，右边未匹配数据用空值代替

itemPrices = pandas.merge(
    items,
    prices,
    left_on = 'id',
    right_on = 'id',
    how = 'left'
)

屏幕快照 2018-07-02 21.38.15.png

3.3 使用右连接

即使与左边数据框匹配不上，也要保留右边内容，左边未匹配数据用空值代替

itemPrices = pandas.merge(
    items,
    prices,
    left_on = 'id',
    right_on = 'id',
    how = 'right'
)

屏幕快照 2018-07-02 21.38.49.png

3.4 保留左右表所有数据行

即使连接不上，也保留所有未连接的部分，使用空值填充

itemPrices = pandas.merge(
    items,
    prices,
    left_on = 'id',
    right_on = 'id',
    how = 'outer'
)

屏幕快照 2018-07-02 21.41.59.png