统计师的Python日记【第6天：数据合并】
本文是【统计师的Python日记】第6天的日记
回顾一下：
第1天学习了Python的基本页面、操作，以及几种主要的容器类型。
第2天学习了python的函数、循环和条件、类。
第3天了解了Numpy这个工具库。
第4、5两天掌握了Pandas这个库的基本用法。
原文复习（点击查看）：
今天将带来第5天的学习日记。
目录如下：
前言
一、横向合并
1. 基本合并语句
2. 键值名不一样的合并
3. “两个数据列名字重复了”的合并
二、纵向堆叠
统计师的Python日记【第6天：数据合并】
前言
根据我的Python学习计划：
Numpy → Pandas → 掌握一些数据清洗、规整、合并等功能 → 掌握类似与SQL的聚合等数据管理功能 → 能够用Python进行统计建模、假设检验等分析技能 → 能用Python打印出100元钱 → 能用Python帮我洗衣服、做饭 → 能用Python给我生小猴子......
前面我把一些基本内容都掌握了，从Python的安装到语句结构、从Numpy/Pandas的数据格式到基本的描述性统计，现在终于要进入一个“应用型”的学习——数据的合并。
其实，我对数据合并很有感情，当年我在某国家医学数据库里实习的时候，就经常用SAS对数据库进行各种合并，以查看受访者在不同数据库中的属性，可以说是使用率非常高的一个技能。
先复习一下几种数据合并方式：左连接（left join）、右连接（right join）、内连接（inner join）、全连接（full join）。
- 左连接（left join）：以左边的表为基准表，将右边的数据合并过来。
- 右连接（right join）：以右边的表为基准表，将左边的数据合并过来。
- 内连接（inner join）：左边和右边都出现的数据才进行合并。
- 全连接（full join）：不管左边还是右边，只要出现的数据都合并过来。
以上的几种合并，都是按照姓名来合并的，两个表姓名一样，即将这条数据合并，这个姓名被称为键值，反正叫什么也无所谓，有一个变量被用来作为合并参照就可以了。
OK，今天将学习Python/Pandas的数据合并，合并是基于Pandas这个库，因此首先我们要导入库：import pandas as pd
准备工作完成，开始学习~
一、横向合并
1. 基本合并语句
我有两个数据：
- D1 为某洗发店的会员数据，包括会员编号id和会员姓名name。
生成语句为：D1 = pd.DataFrame({'id':[801, 802, 803,804, 805, 806, 807, 808, 809, 810], 'name':['Ansel', 'Wang', 'Jessica', 'Sak','Liu', 'John', 'TT','Walter','Andrew','Song']})
- D2为该洗发店本月的初值情况，可以看出，本月只有三位会员进行了储值。
生成语句为：D2 = pd.DataFrame({'id':[803, 804, 808,901], 'save': [3000, 500, 1200, 8800]})
现在我想将这两个表合并起来，即 “id-name-save” 的表，键值为id，基本语句为：merge(D1, D2, on='id')
哎，我记得合并有左连接、右连接等等，这里我什么也没指定，默认的貌似就是内连接（inner），D1中的801等好几个、D2中的901都没有被合并上，只合并了两个数据中都存在的。
好下面我来左连接，基本语句为：merge(D1, D2, on='id', how='left')
D1都被合并进来了，D2的901则没有。
再来一个右连接，基本语句为：merge(D1, D2, on='id', how='right')
右边的所有数据都被合并进来了。
全合并的基本语句为：merge(D1, D2, on='id', how='outer')
2. 键值名不一样的合并
刚刚的D1和D2，他们都有一个变量id，假如这个键值的名字不一样怎么办？一个叫“id1”、一个叫“id2”。
这种情况只要用 left_on= 和 right_on= 分别指定两个键的名字即可，基本语句为：merge(D1, D2, left_on='id1', right_on='id2')
我有一个比较变态的问题：如果数据1的键值是变量id，数据2的键值是一个索引，该怎么合并？像这样：
也很简单，使用 left_index=True 或 right_index=True，来声明某个数据的索引应该被当做键值，基本语句为：merge(D1, D2, left_on='id', right_index=True)
3. 两个数据的列名字重复了
如果两个数据有一样的变量名，那么合并会报错吗？举个例子，现在有803、804、808、901这四位会员3月的储值数据，数据名为D3Month。
生成语句为：D3Month= pd.DataFrame({'id':[803, 804, 808, 901], 'save': [3000, 500, 1200, 8800]})
以及四月的储值数据，数据名为D4Month：
生成语句为：D4Month= pd.DataFrame({'id':[803, 804, 808, 901], 'save': [0, 1500, 1000, 2000]})
现在想把两个表合并起来，但是两个数据都有save变量，合并之后会报错吗？来看一下吧~
没有报错，并且两个save自动打上了后缀，一个是_x，一个是_y，实际上，我们也可以自己加后缀，使用 suffixes=() 选项。比如，我将后缀变为：_3Month和_4Month，基本语句为：merge(D3Month, D4Month, on='id',how='left', suffixes=('_3Month', '_4Month’))
二、纵向堆叠
第一部分的内容学习的是将两个数据横向的合并，现在学习纵向合并——也叫做堆叠。比如，我们想象之前的会员数据，被分成了两个部分：
- D1：
- D2：
现在咱们再将这两个部分纵向的堆叠起来，注意对这类的堆叠问题，我在以后的日记中尽量不用“合并”这个词（而使用“堆叠”），以便和第一部分的merge区分开来。堆叠的基本语句为：concat([D1,D2])
这种情况我在之前的工作中也经常遇到，而且，常常会有这样的需求：堆叠起来的数据，能不能给个标志，标出哪部分来自D1，哪部分来自D2？
肯定可以，用 keys=[ , ] 来标识出来，基本语句为：concat([D1,D2], keys=['D1', 'D2'] )
当然我们也可以横向堆叠，指定 axis=1，注意喽，虽然是横向，但不是合并（merge），仍然是堆叠，横向堆叠就是粗暴的将两个数据横向堆在一起，请看：
仍然可以用 keys=[] 来标识出那边来自D1、哪边来自D2，基本语句为：concat([D1,D2], axis=1, keys=['D1', 'D2'] )
后记：已经是第6天的日记分享给大家了，觉得好就打个赏吧，我再接着写。