Python 中 merge 与 concat 的区别

简介

pandas 是 Python 中用于数据处理和分析的一个强大库。它提供了 merge 和 concat 等函数，可用于合并或连接数据集。虽然这两个函数可以实现类似的目标，但它们在具体实现方式和适用场景上存在差异。本文将深入探讨 merge 和 concat 的区别，帮助您选择最适合特定数据处理任务的函数。

merge

merge 函数用于合并两个或多个具有相同键的 DataFrame。键是用于连接数据集的公共列。merge 有多种 join 类型，包括 inner、outer、left、right 和 full。

语法：

python
pd.merge(df1, df2, how='inner', on='key')


参数：

• df1 和 df2：要合并的 DataFrames
• how：合并类型，默认为 inner
• on：用于合并的键

concat

concat 函数用于沿特定轴连接两个或多个 DataFrame。它可以沿行（axis=0）或列（axis=1）连接。

语法：

python
pd.concat([df1, df2], axis=0)


参数：

• df1 和 df2：要连接的 DataFrames
• axis：连接轴，默认为 0（行）

功能比较

1. 合并类型

• merge 提供了多种 join 类型，而 concat 仅支持沿轴连接。

2. 连接轴

• merge 仅沿公共键连接，而 concat 可以沿行或列连接。

3. 数据类型

• merge 要求连接的键具有相同的类型，而 concat 对数据类型没有限制。

4. 重复行

• merge 根据连接键保留或删除重复行，这取决于使用的 join 类型。
• concat 总会保留重复行，即使它们是沿着公共列连接的。

5. 内存使用

• merge 在执行 join 操作之前需要对数据集进行排序，这可能会消耗大量内存。
• concat 的内存使用率通常低于 merge。

适用场景

merge

• 当需要使用特定 join 类型（如 inner、outer 等）连接数据集时。
• 当需要根据公共键删除或保留重复行时。
• 当需要基于特定条件执行高级合并操作时。

concat

• 当需要沿行或列连接具有不同键或数据类型的数据集时。
• 当需要保留重复行时。
• 当处理大数据集并且需要节省内存时。

性能优化

• 对于大数据集，使用 merge 时先在公共键上对数据集进行排序可以提高性能。
• 对于 concat，使用 ignore_index=True 参数可以节省内存。

示例

merge

“`python

Inner join 两张表，公共键为 “id”

df_merged = pd.merge(df1, df2, how=’inner’, on=’id’)
“`

concat

“`python

沿行（axis=0）连接两张表

df_concat = pd.concat([df1, df2], axis=0)
“`

问答

1. 什么是 merge 和 concat 在 pandas 中的不同之处？

merge 沿公共键合并 DataFrame，而 concat 沿行或列连接 DataFrame。

2. merge 和 concat 中哪些功能对性能优化很重要？

对于 merge，预先对公共键排序；对于 concat，使用 ignore_index=True 参数。

3. 在什么情况下应该使用 merge 而在什么情况下应该使用 concat？

使用 merge 进行基于键的合并，使用 concat 进行沿行或列的连接，保留重复行。

4. 哪种功能允许根据条件执行高级合并操作？

merge 提供了 on 和 where 参数，允许基于条件执行筛选和合并操作。

5. 如何在 merge 和 concat 中处理具有不同类型的数据？

merge 要求连接的键具有相同的类型，而 concat 对数据类型没有限制。