合并数据 - 方法总结 concat append merge join combine_first Python代码

描述

在对某一业务进行剖析时，通常会涉及大量数据资源，例如企业的融资详情、投资机构资料、行业分类标签、招聘信息以及相关政策信息等，这些数据分别存放在多个不同的数据表中。借助堆叠整合与主键关联等多种数据合并手段，能够将分散在各表中的关键信息汇聚至同一张表格中，从而满足后续分析的需求。

合并方法

1. 层叠整合：水平层叠，垂直层叠；
2. 核心字段整合；
3. 部分重合整合；

堆叠合并

堆叠合并是一种将两个表格进行组合的方式，其操作方式较为基础，主要可以划分为横向与纵向两种不同的组合形式。

横向堆叠

横向堆叠指的是将后续表格中的数据依次添加至前一表格的末尾列位置，该操作可通过 concat 函数实现。

concat 函数的基础语法结构

 pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,

    
       keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False,copy=True)
    
    
    
    

objs：用于表示需进行合并操作的表组合[d1, d2]，可接收多个Series、DataFrame或Pane