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批量打开网址?
pd.merge(df1, df2, how='inner', on='key')
参数：
df1和df2：要合并的 DataFrameshow：合并类型，默认为 inneron：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：王利头,
python
pd.concat([df1, df2], axis=0)
参数：
df1和df2：要连接的 DataFramesaxis：连接轴，默认为 0（行）
功能比较wangli?
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。
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。在线字数统计.HTML在线运行,
原创文章，作者：钱林雅，如若转载，请注明出处：https://www.wanglitou.cn/article_99024.html
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