每次都不能很好的使用merge和concat这两个函数，本次做一个搬运工从前人那边搬来一些信息，希望自己熟练掌握其使用方法
一、merage
pandas提供了一个类似于关系数据库的连接(join)操作的方法<Strong>merage</Strong>,可以根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来，语法如下：
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merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
left_index=False, right_index=False, sort=True,
suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False)
作为一个功能完善、强大的语言，python的pandas库中的merge()支持各种内外连接。
- left与right：两个不同的DataFrame
- how：指的是合并(连接)的方式有inner(内连接),left(左外连接),right(右外连接),outer(全外连接);默认为inner
- on : 指的是用于连接的列索引名称。必须存在右右两个DataFrame对象中，如果没有指定且其他参数也未指定则以两个DataFrame的列名交集做为连接键
- left_on：左则DataFrame中用作连接键的列名;这个参数中左右列名不相同，但代表的含义相同时非常有用。
- right_on：右则DataFrame中用作 连接键的列名
- left_index：使用左则DataFrame中的行索引做为连接键
- right_index：使用右则DataFrame中的行索引做为连接键
- sort：默认为True，将合并的数据进行排序。在大多数情况下设置为False可以提高性能
- suffixes：字符串值组成的元组，用于指定当左右DataFrame存在相同列名时在列名后面附加的后缀名称，默认为('_x','_y')
- copy：默认为True,总是将数据复制到数据结构中；大多数情况下设置为False可以提高性能
- indicator：在 0.17.0中还增加了一个显示合并数据中来源情况；如只来自己于左边(left_only)、两者(both)
pd.merge(df1, df2, on='key') ##默认的是SQL中的内连接
pd.merge(df1, df2, on='key', how='left') ## 左连接
二、concat
concat方法相当于数据库中的全连接(UNION ALL),可以指定按某个轴进行连接,也可以指定连接的方式join(outer,inner 只有这两种)。与数据库不同的是concat不会去重，要达到去重的效果可以使用drop_duplicates方法。另外 append也有纵向连接的功能。
concat 除了在纵向连接之前，还可以通过参数 axis=1 实现在横向的连接。
concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,
keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, copy=True):