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concat可以横向纵向连接对象；
-
appned是纵向连接对象；
-
merge和join是横向连接对象。
连接对象
-
concat，append一次可以连接多个对象，可以是多个Series、DataFrame或者2者混合
-
merge，join一次只能连接2个
-
append可以为DF追加行，要求行是
Series，DF或字典
连接方式
-
concat左右连接时，不能指定连接键，只能使用index作为连接键；只提供inner和outer的连接方式
-
merge提供了更多连接方式：{‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’, ‘cross’}，join提供:{‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’}
pandas.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, sort=False, copy=True)
DataFrame.append(other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=False)
pandas.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validate=None)
DataFrame.join(other, on=None, how='left', lsuffix='', rsuffix='', sort=False)
按行连接可以选择concat，join，merge，满足需求的情况下就选join和merge。因为书写方便，可以写成
df1.join(...)
.
按列连接可选concat，append，优先选append。原因同样是书写方便。
要注意，这4个函数都
不是原地的
。比如
df1.append(df2)
并没有修改
df1
,需要写成
df1=df1.append(df2)
参考：
Merge, join, concatenate and compare
8. 比较concat, append, merge, join 连接DataFrame8.1 比较连接方向concat可以横向纵向连接对象；appned是纵向连接对象；merge和join是横向连接对象。连接对象concat，append一次可以连接多个对象，可以是多个Series、DataFrame或者2者混合merge，join一次只能连接2个append可以为DF追加行，要求行是Series，DF或字典连接方式concat左右连接时，不能指定连接键，只能使用in
快速浏览一、
append
与assign1.
append
方法（加行）（a）
append
利用序列添加行（必须指定name）（b）
append
用DataFrame添加表(多行)2.assign方法（加列）二、combine与update（表的填充）1.comine方法（a）填充对象（b）一些例子（c）combine_first方法2. update方法（a）三个特点（b）例子三、
concat
方法四、
merge
与
join
1.
merge
函数2.
join
函数五、问题与练习阶段总结Reference
#从清华镜像拉装1.0.3版本的Pandas
!pip install -i https://pypi.t
String +=:将s+=”a”生成字节码，反编译之后，应该是以下代码：
String s=(new StringBuilder()).
append
(s).
append
(“a”).toString();
也就是说使用+=的时候是先将String转成了StringBuilder，使用其的
append
方法进行处理,从内存分配上来讲，又是新给了一个String，然后指向这个新的字符串，与conca...
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入
欢迎使用Ma...
分析一个业务的时候往往涉及到很多数据，比如企业融资信息、投资机构信息、行业标签、招聘数据、政策数据等，这些数据分别存储在不同的表中。通过堆叠合并和主键合并等多种合并方式，可以将这些表中需要的数据信息合并在一张表中供分析使用。
堆叠合并：横向堆叠，纵向堆叠；
主键合并；
重叠合并；
堆叠合并就是简单的把两个表拼在一起，分为横向堆叠和纵向堆叠。
横向...
方法一：np.
concat
enate((a,b,c,… ))能够一次完成多个数组的拼接。
np.
concat
enate((a, b), axis=0)
当不写明axis的值时，默认为axis=0。
对于一维数组拼接，axis的值不影响最后的结果。
axis=0 按照行拼接。
axis=1 按照列拼接。
一维数组举例
对于一维数组拼接，axis的取值不影响最后的结果。
可以同时连接多个数组
a = np.array([1, 2])
b = np.array([5, 6])
c = np.array([3, 4])
np.
concat
enate((a,b,c))
结果：[1 2 5 6 3 4]
Pandas提供了
concat
，
merge
，
join
和
append
四种方法用于dataframe的拼接，其区别如下：
concat
两个DataFrame通过pd.
concat
()，既可实现行拼接又可实现列拼接，默认axis=0，
join
=‘outer’。表df1和df2的行索引（index）和列索引（columns）均可以重复。
a. 当axis=0（行拼接）时，使用pd.
concat
([df1,df2])，拼接表的index=index(df1) + index(df2)，拼接表的columns=co
concat
聚合函数查询
select * from node where tenant_id=1166220750772899840 and tree_id=1166221500655734785 and
CONCAT
(name,fields) like '%水果%';
普遍or查询
select * from node where tenant_id=11662207507728...
Pandas中DataFrame关联操作（
concat
、
append
、
merge
、
join
）
原文链接：https://blog.csdn.net/ai_1046067944/article/details/86481276
concat
与
append
是属于拼接操作
concat
简略形式,只能在axis=0上进行合并
merge
与
join
属于关联操作，类似于sql中的
join
操作
merge
可以实现列与索引上关联操作，
join
只能索引上关联操作
关联操作基本上用
merge
就可以了
一、Conca
方法解释：
concat
()方法：String类的
concat
()方法（只能用于拼接字符串，不能拼接其他类型的数据）将指定的字符串拼接到该字符串的末尾。并且字符串本身和拼接的字符串都不能为null，否则运行程序后会报空指针异常NullPointerException（编译时没有报错）。
“+”：可以对字符，数字，字符串等数据类型的拼接;
append
()方法：需要StringBuffer类型对象，可以对Object(字符，数字，字符串等数据类型)的拼接，结果返回一个StringBuffer类型的对象。
基础操作(四): dataFrame 数据拼接
merge
、
join
、
concat
、
append
文章目录系列文章目录前言dataFrame 数据拼接的方法:1.
merge
()2.
Join
()3.
append
()4.
concat
()总结
Pandas.DataFrame操作表连接有三种方式：
merge
,
join
,
concat
，
append
，
下面详细解释这几个方法的使用。
dataFrame 数据拼接的方法:
1.
merge
()
df.
merge
(): 可以根据一
pd.
concat
()和
merge
都是pandas库中用于合并数据的函数。
pd.
concat
()函数可以将多个数据框按照行或列的方向进行拼接，可以指定拼接的方式（inner或outer），也可以指定拼接的轴（axis=0或axis=1）。
merge
函数则是基于某些共同的列将两个数据框进行合并，可以指定合并的方式（inner、outer、left、right），也可以指定共同的列（on参数）。
两者的区别在于，pd.
concat
()是基于轴进行拼接，而
merge
是基于列进行合并。在实际应用中，两者的使用场景也有所不同。
