Pandas DataFrame合并/联接

Pandas是一个开源的数据分析和处理工具，在Python中被广泛应用。DataFrame是Pandas中最常用的数据结构之一，它类似于Excel中的二维表格，可以方便地进行数据处理和分析。

DataFrame合并/联接指的是将两个或多个DataFrame对象按照某种规则进行合并或连接，以产生一个新的DataFrame。

常用的DataFrame合并/联接方法有以下几种：

1. 横向合并/联接：将两个DataFrame按照列的方向进行合并。常用的方法是使用concat()函数，它将两个DataFrame按照列的顺序拼接在一起。例如：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

result = pd.concat([df1, df2], axis=1)

1. 纵向合并/联接：将两个DataFrame按照行的方向进行合并。常用的方法是使用append()函数，它将一个DataFrame追加到另一个DataFrame的末尾。例如：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

result = df1.append(df2)

1. 内连接：根据两个DataFrame的共同列（或索引）进行合并，只保留两个DataFrame中都存在的数据。常用的方法是使用merge()函数，可以通过on参数指定用于连接的列（或索引）。例如：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C'], 'value': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'C', 'D'], 'value': [4, 5, 6]})

result = pd.merge(df1, df2, on='key')

1. 外连接：根据两个DataFrame的共同列（或索引）进行合并，保留两个DataFrame中所有的数据。常用的方法是使用merge()函数，并通过how参数设置为outer。例如：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C'], 'value': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'C', 'D'], 'value': [4, 5, 6]})

result = pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer')

以上是Pandas DataFrame合并/联接的常用方法和示例。根据具体的业务需求和数据结构，选择合适的合并/联接方法进行操作。

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