使用python读取数据，进行所谓表的合并是非常常见的。但是我在这里不是介绍如何合并不同类型的表格
介绍两个函数：pandas.merge和pandas.concat
1. merge
merge可以翻译成是融合的意思，使用的时候注意参数的设置。
函数的参数：
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,
)
参数详解：
对于inner、left、right、outer的解释：
参考：https://blog.csdn.net/trayvontang/article/details/103787648
常见报错信息：
就是合并之后为空
a=pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[2,3,4]})
b=pd.DataFrame({'a':[11,22,33],'c':[22,33,44]})
c=pd.merge(a,b)
print(c)
输出结果为：
Empty DataFrame
Columns: [a, b, c]
Index: []
通过验证发现，a和b的同名列表被合并，但是都是空说明默认连接形式是内连接，及二者默认把相同列名作为查找的条件，若是查找不到相同的值返回空。
因此需要加入连接条件
c=pd.merge(a,b,how='outer',on='a')
print（c）
输出结果为：
a b c
0 1 2.0 NaN
1 2 3.0 NaN
2 3 4.0 NaN
3 11 NaN 22.0
4 22 NaN 33.0
5 33 NaN 44.0
参考：https://blog.csdn.net/youyoujbd/article/details/88930961
2. concat
该函数可以翻译成：连接（就是两个表格的直接相连）
和mrege不同的是cancat是真正的"连接‘’，它把a,b两个表完全拼接在一起，默认拼接形式是并集，我们可以通过修改参数来修改拼接模式，以及拼接方向，也可以重述索引。
a=pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[2,3,4]})
b=pd.DataFrame({'a':[11,22,33],'c':[22,33,44]})
pd.concat([a,b],axis=1)
a b a c
0 1 2 11 22
1 2 3 22 33
2 3 4 33 44
a=pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[2,3,4]})
b=pd.DataFrame({'a':[11,22,33],'c':[22,33,44]})
pd.concat([a,b],join='inner')
a
0 1
1 2
2 3
0 11
1 22
2 33
a=pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[2,3,4]})
b=pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[22,33,44]})
pd.concat([a,b])
a b
1 2
2 3
3 4
1 22
2 33
3 44
NB：数据不会被覆盖，而是直接连接到下面
d=pd.concat([a,b])
d.index=list(range(0,6))
print（d）
a b c
0 1 2.0 NaN
1 2 3.0 NaN
2 3 4.0 NaN
3 11 NaN 22.0
4 22 NaN 33.0
5 33 NaN 44.0
常见的一个报错信息：
TypeError: first argument must be an iterable of pandas objects, you passed an object of type "DataFrame"
出错原因就是，在使用pandas.concat(a,b)进行合并的时候，需要是list的形式。因此改成pandas.concat([a,b]),就可以成功合并。
例子：
a = pd.DataFrame() b = pd.DataFrame() c = pd.concat(a,b) # errors out: TypeError: first argument must be an iterable of pandas objects, you passed an object of type "DataFrame" c = pd.concat([a,b]) # works.
3. join函数
DataFrame自身具有一个函数join，可以实现一定的连接功能。
函数参数：
df.join(other, on=None, how=’left’, lsuffix=”, rsuffix=”, sort=False)
例:1：
df3=pd.DataFrame({'Red':[1,3,5],'Green':[5,0,3]},index=list('abd'))
print（df3）
df4=pd.DataFrame({'Blue':[1,9],'Yellow':[6,6]},index=list('ce'))
print（df4）
df3.join(df4)
输出结果：默认是left连接
例2：使用参考how=“outer”
df3.join(df4,how='outer')
输出结果：
例3：合并多个对象
df3=pd.DataFrame({'Red':[1,3,5],'Green':[5,0,3]},index=list('abd'))
print(df3)
df4=pd.DataFrame({'Blue':[1,9],'Yellow':[6,6]},index=list('ce'))
print(df4)
df5=pd.DataFrame({'Brown':[3,4,5],'White':[1,1,2]},index=list('aed'))
print(df3.join([df4,df5]))
输出结果：
df3=pd.DataFrame({'Red':[1,3,5],'Green':[5,0,3]},index=list('abd'))
print(df3)
df4=pd.DataFrame({'Blue':[1,9],'Yellow':[6,6]},index=list('ce'))
print(df4)
df5=pd.DataFrame({'Brown':[3,4,5],'White':[1,1,2]},index=list('aed'))
print(df5)
print(df3.join([df4,df5],how='outer'))
输出结果：
参考：https://blog.csdn.net/weixin_38168620/article/details/80659154