Pandas中合并多个Dataframe的方法：merge与concat详解

在数据处理过程中，特别是在参与大数据竞赛时，经常需要解决多个数据表的合并问题。例如，一个数据表包含user_id和age字段，另一个数据表包含user_id和sex字段，目标是将这两个表合并为仅包含user_id、age和sex三个字段的单一数据表。由于user_id在各行的对应关系并非完全一致，简单的横向拼接（类似拼积木的方式）无法直接实现这一目标。

Pandas库提供了merge函数来解决这一实用需求，熟悉SQL语言的开发者对该术语应当不陌生。

接下来具体说明merge函数的使用方法：

df = pd.merge(df1, df2, how='left', on='user_id') 

用法相对简单，重点在于后两个参数的设置。how=""参数用于指定以哪个表的key为准，例如上述示例中how="left"表示以数据表df1为准，而key则由on=""参数指定。

当设置how="left"时，意味着保留user_id字段的全部信息，既不增加也不减少；在拼接过程中，仅将df2表中与df1中user_id字段存在交集的部分进行合并。如果df2中出现的某个user_id在df1中不存在，则该样本将被忽略，不作处理。

若需进行多key合并，操作如下：

df = pd.merge(df1, df2, how='left', on=['user_id','sku_id']) 

但如果目标仅是进行简单的“拼接”而非基于key的合并，则应使用concat函数：

df = pd.concat( [df_user, dummies_sex, dummies_age, dummies_level], axis=1 ) 

这种方法可以保留所有数据表的全部信息。参数axis=1表示按列进行拼接，而axis=0表示按行进行拼接。

需要注意的是，进行列拼接时，必须保证各个数据表的行数相同，且每一行对应的key也完全一致，这样列拼接才具有实际意义。

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