什么时候合并与连接两个熊猫数据帧是明智的？

Question

假设有两个数据帧共享相同的索引但具有不同的列。在这里合并两个数据帧还是连接更聪明？import pandas as pdfrom pandas import DataFramedf1 = DataFrame(index = ['hey', 'yo'], columns = ['gee', 'thanks'], data = [[1,'foo'],[6,'rhy']]) df2 = DataFrame(index = ['hey', 'yo'], columns = ['youre', 'welcome'], data = [[8,'fotb'],[3,'yuo']])#using mergingdf3_merge = df1.merge(df2,left_index = True, right_index = True)  #result:      #             gee  thanks  youre  welcome# hey          1    foo      8    fotb# yo           6    rhy      3     yuo#using concatenatedf3_concat = pd.concat([df1,df2], axis = 1)  #result:      #             gee  thanks  youre  welcome# hey          1    foo      8    fotb# yo           6    rhy      3     yuo这个链接激发了这个问题。通常我总是使用，但我对别人使用或思考的东西感到好奇。concat

Answer 1

我认为这取决于，需要什么。

默认情况下，在 DataFrame.merge 中是联接，但可以将其更改为 或 。innerouterrightleft

df3_merge = df1.merge(df2,left_index = True, right_index = True)

在 concat 中默认为外连接，但可以将其更改为仅按参数：innerinner

df3_concat = pd.concat([df1,df2], axis = 1)

此外，如果需要数据帧的加入列表，更简单，更快捷的方法。concat

如果想要左联接，就不能使用，因为没有实现。concat

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有关连接的更多信息。

有关合并的详细信息。