pandas中合并多个DataFrame的多种方式：

1. merge合并是根据某列中相同的值进行合并
2. join是左右合并多个DataFrame,相当于合并了多个列
3. concat 可以把多个列名相同的DataFrame合并，可以设置行合并还是列合并

1. merge（根据相同的列值连接合并）

how=连接方式
on=合并列名

默认内连接方式为内连接

不设置只考虑key列中共同有的值

df1 = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5,6],'city':['wuhan','newyork','shanghai','paris','losangeles','london'],'country':['china','usa','china','france','usa','england'],'visits':[2,1,2,1,2,1]})
df2 = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5],'country':['china','france','usa','germany','japan'],'visits':[2,2,2,2,2]})
print(df1)
print(df2)

print('内链接')
df3 = pd.merge(df1,df2,on='country')
print(df3)

左连接

考虑df1中key列中所有的值，df2的key列没有对应值话，NaN填充

print('左链接')
df3 = pd.merge(df1,df2,on='country',how='left')
print(df3)

右连接

考虑df2中key列中所有的值，df1的key列没有对应值话，NaN填充

print('右链接')
df3 = pd.merge(df1,df2,on='country',how='right')
print(df3)

多个列名为链接键

若需要根据多个列合并,设置on=(‘列1’,‘列2’,…)

print('多个列名为链接键')
df4 = pd.merge(df1,df2,on=('country','visits'))
print(df4)

合并后设置新列的列名后缀

如果合并前后存在其他相同列名的列，可以设置df1，df2中重复名的后缀:
suffixes=(‘左后缀’,‘右后缀’))
如果不设置，后缀默认为_x,_y

print('合并后设置新列的列名后缀')
df4 = pd.merge(df1,df2,on='country',suffixes=('_city','_country'))
print(df4)

左右表不同列名合并

有情况下，左右两个表需要合并的列名并不一定相同，比如df1中country合并df2中countryname

print('左右表不同列名合并')
df22.columns=['id','countryname','visits']
df5 = pd.merge(df1,df22,left_on=['country'],right_on=['countryname'],suffixes=('_city','_country'))
print(df5)

删除多余的列

删除刚才出现的多余的列（countryname）

print('删除列')
df5.drop(columns=['countryname'],inplace=True)
print(df5)

2.join（合并不同列名的两个df）

默认左连接

不设置how，默认左连接，即考虑df1的所有行，df2中若行数不够则Nan补足

df1 = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5,6],'city':['wuhan','newyork','shanghai','paris','losangeles','london'],'country':['china','usa','china','france','usa','england'],'visits':[2,1,2,1,2,1]})
df2 = pd.DataFrame({'idy':[1,2,3,4,6],'cityy':['wuhan','newyork','shanghai','paris','losangeles'],'countryy':['china','usa','china','france','usa']})
print(df1)
print(df2)

print('默认how=left')
df3 = df1.join(df2)
print(df3)

右连接

设置how=‘right’,考虑df2中所有行，df1中若行数不够则Nan补足

print('右链接')
df3 = df1.join(df2,how='right')
print(df3)

内连接

how=‘inner’，以df1，df2中行数最少的为准

print('内链接')
df3 = df1.join(df2,how='inner')
print(df3)

外连接

how=‘outer’，以df1，df2中行数最多的为准

print('外链接')
df3 = df1.join(df2,how='outer')
print(df3)

concat(指定合并的维度合并df)

列连接

设置axis=1，则将所有的列拼接在一起，列数=df1列数+df2列数

from pandas import concat
df1 = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5,6],'city':['wuhan','newyork','shanghai','paris','losangeles','london'],'country':['china','usa','china','france','usa','england'],'visits':[2,1,2,1,2,1]})
df2 = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,6],'city':['wuhan','newyork','shanghai','paris','losangeles'],'country':['china','usa','china','france','usa'],'visits':[2,1,2,1,2]})
print(df1)
print(df2)

print('列连接')
df3 = concat([df1,df2],join="inner",axis=1)
print(df3)

行连接

不设置axis，则axis=0，要求存在相同的列名，按相同列名，把行拼接上，行数=df1行数+df2行数

print('行连接')
df3 = concat([df1,df2])
print(df3)

行连接并制定行索引

行连接时候，可以指定索引

print('行连接并制定行索引')
df3 = concat([df1,df2],keys=['a','b'])
print(df3)

去重

行连接之后会出现相同的行信息，drop_duplicates删除重复行即可

print("去重")
df3 = concat([df1,df2],ignore_index=True).drop_duplicates()
print(df3)