常用参数： 先定义两个DataFrame: 1.内连接 inner merage默认的连接方式 以name为为基准，保留df1和df2同时存在的数据 2.外连接 outer 以name为为基准，保留 ...

可以说merge包含了join操作，支持两个df间行方向或列方向的拼接操作，默认列拼接，取交集，而join只是简化了merge的行拼接的操作 示例 定义一个left的DataFrame 定义一个right的DataFrame 然后，我们使用merge通过索引合并这两个 ...

join：默认情况下把行索引相同的数据合并到一起。没有的NAN补全。 merge：按照指定的列把数据按照一定的方式合并到一起。默认合并方式是inner（交集）；merge outer是取并集，没有的NaN补全；merge left是以左边为准，没有的Nan ...

目录 1.Merge 1.1 简单关联:left_on与right_on 1.2 使用how参数:指定连接方式 1.3 right_index与right_index 1.4 sort参数：排序 2.join ...

目录 行的union pd.concat df.append 列的join pd.concat pd.merge df.join 行列转置 pivot stack ...

二、merge：通过键拼接列 类似于关系型数据库的连接方式，可以根据一个或多个键将不同的DatFrame连接起来。 该函数的典型应用场景是，针对同一个主键存在两张不同字段的表，根据主键整合到一张表里面。 参数介绍： left和right：两个 ...

为什么df.drop(index, axis=0)，是去掉某一行数据；df.drop(col_name, axis=1)，是去掉某一列的数据？ 为什么df.sum(axis=0)， ...

一、concat：沿着一条轴，将多个对象堆叠到一起 objs：需要连接的对象集合，一般是列表或字典； axis：连接轴向； join：参数为‘outer’或‘inner’； join_axes=[]：指定自定义的索引； keys=[]：创建层次化索引 ...