这篇文章给大家分享的是有关pandas如何实现数据合并的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
数据合并有多种方式，其中最常见的应该就是交集和并集的求取。之前通过分析总结过pandas数据merge功能默认的行为，其实默认下求取的就是两个数据的“交集”。
有如下数据定义：
In [26]: df1 Out[26]: data1 key 0 0 b 1 1 b 2 2 a 3 3 c 4 4 a 5 5 a 6 6 b
In [27]: df2 Out[27]: data2 key 0 0 a 1 1 b 2 2 d 3 3 b
进行merge的结果：
In [28]: pd.merge(df1,df2) Out[28]: data1 key data2 0 0 b 1 1 0 b 3 2 1 b 1 3 1 b 3 4 6 b 1 5 6 b 3 6 2 a 0 7 4 a 0 8 5 a 0
从上面的结果中能够看出，merge的默认处理行为是求取了两组数据key的交集，但是对于key的值进行了并集的求取。其实也很好理解，如果仅仅是求取交集而数据没有任何合并那就不叫做数据合并了。
接下来试一下制定了参数的的交集数据合并处理：
In [29]: pd.merge(df1,df2,how='inner') Out[29]: data1 key data2 0 0 b 1 1 0 b 3 2 1 b 1 3 1 b 3 4 6 b 1 5 6 b 3 6 2 a 0 7 4 a 0 8 5 a 0
In [30]: result_inner = pd.merge(df1,df2,how='inner') In [31]: result_default = pd.merge(df1,df2)
In [32]: result_inner == result_default Out[32]: data1 key data2 0 True True True 1 True True True 2 True True True 3 True True True 4 True True True 5 True True True 6 True True True 7 True True True 8 True True True
通过上面的结果可以看出：制定了参数的的交集数据合并处理的结果与数据合并方法merge的默认行为是一致的。
再试一下并集数据合并处理方法，这需要制定参数how为outer：
In [35]: result_outer = pd.merge(df1,df2,how='outer')
In [36]: result_outer Out[36]: data1 key data2 0 0.0 b 1.0 1 0.0 b 3.0 2 1.0 b 1.0 3 1.0 b 3.0 4 6.0 b 1.0 5 6.0 b 3.0 6 2.0 a 0.0 7 4.0 a 0.0 8 5.0 a 0.0 9 3.0 c NaN 10 NaN d 2.0
通过上面的执行结果可以看出：合并后的数据中的key拥有了两组数据所有的key，而数据虽然有一部分两组数据不能够重合，但也通过NaN的值进行了相应的填补。
还有一点需要注意的，那就是合并之后的数据个数。合并后的数据中，key的个数是两组数据中分别拥有的数据的笛卡尔乘积。如果其中一组没有的时候，进行合并的时候另一组数据中会创建一个NaN数值的对象与之进行合并。
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