由于需要整合兩份不同的數(shù)據(jù)，所以需要使用數(shù)據(jù)合并的方法。在這之前，一直使用R來對數(shù)據(jù)框進行操作,python怎么操作？

python中的數(shù)據(jù)框是pandas中的dataframe數(shù)據(jù)類型、跟R中的很像。

首先如果要使用pandas庫中的函數(shù)，在python的前面需要載入這個庫：

import pandas as pd

pandas拼接數(shù)據(jù)框有三個方法

1、append

比較常用方便快捷的拼接是使用append。假設(shè)有兩個數(shù)據(jù)框df1與df2，只需要下述操作即可：

df = df1.append(df2)

需要注意的是：這里返回一個拼接后的新的數(shù)據(jù)框df。

2、concat

還有一種方法concat。

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

其中axis = 0表示上下拼接粘貼行，axis = 1就是左右拼接粘貼列，當(dāng)然，默認(rèn)就是0。

直接修改原本的數(shù)據(jù)框。其實只需要修改其中的一個參數(shù)：copy = False即可。此時代碼變成：

df = pd.concat([df1, df2], axis = 0, copy = False)

此外還有一些常用操作的參數(shù)：

join = 'outer'，表示取并；’inner’則是取交。 
ignore_index = Ture，則會重新分配index從0…n-1。

3、merge

merge

同樣也可以實現(xiàn)前面的append的操作，只需使用如下的代碼即可：

df = pd.merge(df1, df2, left_index = True, right_index = True, how = 'outer') 

merge里面的功能就非常多了，

pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
         left_index=False, right_index=False, sort=True,
         suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False)

left: 用來左連接的dataframe對象
right: 放在右邊的dataframe對象
how: 連接方式可以是'left', 'right', 'outer', 'inner'. 默認(rèn)為inner。
on: 連接的字段名
left_on: 左邊dataframe的列會用做keys?？梢允橇忻?，
    或者與dataframe長度相同的矩陣array。
right_on: 右邊同上。
left_index: 如果為Ture，用左側(cè)dataframe的index作為
    連接鍵。如果是多維索引，level數(shù)要跟右邊相同才行。
right_index: 右邊同上。
sort: 對合并后的數(shù)據(jù)框排序，以連接鍵。
suffixes: 一個tuple，包字符串后綴，用來加在重疊的列名后面。
    默認(rèn)是('_x','_y')。
copy: 默認(rèn)Ture，復(fù)制數(shù)據(jù)。
indicator: 布爾型（True/FALSE），或是字符串。
    如果為True，合并之后會增加一列叫做'_merge'。
    是分類數(shù)據(jù)，用left_only, right_only, both來標(biāo)記
    來自左邊，右邊和兩邊的數(shù)據(jù)。

這里需要強調(diào)一點是：Python中的拼接都是根據(jù)列名來進行，如果你有兩個不一樣的數(shù)據(jù)框，比如說：一個列名是：['a', 'b', 'c', 'd']，另一列列名是['e', 'f', 'g', 'h']，如果我們想直接像R使用rbind一樣使用append等函數(shù)，粘上去就會出問題，這時就需要修改一列的列名，例如將一列的列名賦值給另一列的列名。

df1.columns = list(df2)