8.2 合并数据集

pandas.merge可根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来。SQL或其他关系型数据库的用户对此应该会比较熟悉，因为它实现的就是数据库的join操作。
pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起。
实例方法combine_first可以将重复数据拼接在一起，用一个对象中的值填充另一个对象中的缺失值。

我将分别对它们进行讲解，并给出一些例子。本书剩余部分的示例中将经常用到它们。

数据集的合并（merge）或连接（join）运算是通过一个或多个键将行连接起来的。这些运算是关系型数据库（基于SQL）的核心。pandas的merge函数是对数据应用这些算法的主要切入点。

以一个简单的例子开始：

这是一种多对一的合并。df1中的数据有多个被标记为a和b的行，而df2中key列的每个值则仅对应一行。对这些对象调用merge即可得到：


Out[39]: 
   data1 key  data2
0      0   b      1
1      1   b      1
2      6   b      1
3      2   a      0
4      4   a      0
5      5   a      0

注意，我并没有指明要用哪个列进行连接。如果没有指定，merge就会将重叠列的列名当做键。不过，最好明确指定一下：

In [40]: pd.merge(df1, df2, on='key')
Out[40]: 
   data1 key  data2
0      0   b      1
1      1   b      1
2      6   b      1
3      2   a      0
4      4   a      0
5      5   a      0

如果两个对象的列名不同，也可以分别进行指定：

In [41]: df3 = pd.DataFrame({'lkey': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'a', 'b'],
   ....:                     'data1': range(7)})
In [42]: df4 = pd.DataFrame({'rkey': ['a', 'b', 'd'],
   ....:                     'data2': range(3)})
In [43]: pd.merge(df3, df4, left_on='lkey', right_on='rkey')
Out[43]: 
   data1 lkey  data2 rkey
0      0    b      1    b
1      1    b      1    b
2      6    b      1    b
3      2    a      0    a
4      4    a      0    a
5      5    a      0    a

可能你已经注意到了，结果里面c和d以及与之相关的数据消失了。默认情况下，merge做的是“内连接”；结果中的键是交集。其他方式还有”left”、”right”以及”outer”。外连接求取的是键的并集，组合了左连接和右连接的效果：

In [44]: pd.merge(df1, df2, how='outer')
Out[44]: 
   data1 key  data2
0    0.0   b    1.0
1    1.0   b    1.0
2    6.0   b    1.0
3    2.0   a    0.0
4    4.0   a    0.0
5    5.0   a    0.0
6    3.0   c    NaN
7    NaN   d    2.0

表8-1对这些选项进行了总结。

多对多的合并有些不直观。看下面的例子：

In [45]: df1 = pd.DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'b'],
   ....:                     'data1': range(6)})
In [46]: df2 = pd.DataFrame({'key': ['a', 'b', 'a', 'b', 'd'],
   ....:                     'data2': range(5)})
In [47]: df1
Out[47]: 
   data1 key
0      0   b
1      1   b
2      2   a
3      3   c
4      4   a
5      5   b
In [48]: df2
Out[48]: 
   data2 key
0      0   a
1      1   b
2      2   a
3      3   b
4      4   d
In [49]: pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')
Out[49]: 
    data1 key  data2
0       0   b    1.0
1       0   b    3.0
2       1   b    1.0
3       1   b    3.0
4       2   a    0.0
5       2   a    2.0
6       3   c    NaN
7       4   a    0.0
8       4   a    2.0
9       5   b    1.0
10      5   b    3.0

多对多连接产生的是行的笛卡尔积。由于左边的DataFrame有3个”b”行，右边的有2个，所以最终结果中就有6个”b”行。连接方式只影响出现在结果中的不同的键的值：

In [50]: pd.merge(df1, df2, how='inner')
Out[50]: 
   data1 key  data2
0      0   b      1
1      0   b      3
2      1   b      1
3      1   b      3
4      5   b      1
5      5   b      3
6      2   a      0
7      2   a      2
8      4   a      0
9      4   a      2

要根据多个键进行合并，传入一个由列名组成的列表即可：

In [51]: left = pd.DataFrame({'key1': ['foo', 'foo', 'bar'],
   ....:                      'key2': ['one', 'two', 'one'],
   ....:                      'lval': [1, 2, 3]})
In [52]: right = pd.DataFrame({'key1': ['foo', 'foo', 'bar', 'bar'],
   ....:                       'key2': ['one', 'one', 'one', 'two'],
   ....:                       'rval': [4, 5, 6, 7]})
In [53]: pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'], how='outer')
Out[53]: 
  key1 key2  lval  rval
0  foo  one   1.0   4.0
1  foo  one   1.0   5.0
2  foo  two   2.0   NaN
3  bar  one   3.0   6.0
4  bar  two   NaN   7.0

结果中会出现哪些键组合取决于所选的合并方式，你可以这样来理解：多个键形成一系列元组，并将其当做单个连接键（当然，实际上并不是这么回事）。

对于合并运算需要考虑的最后一个问题是对重复列名的处理。虽然你可以手工处理列名重叠的问题（查看前面介绍的重命名轴标签），但merge有一个更实用的suffixes选项，用于指定附加到左右两个DataFrame对象的重叠列名上的字符串：

In [54]: pd.merge(left, right, on='key1')
Out[54]: 
  key1 key2_x  lval key2_y  rval
0  foo    one     1    one     4
1  foo    one     1    one     5
2  foo    two     2    one     4
3  foo    two     2    one     5
4  bar    one     3    one     6
5  bar    one     3    two     7
In [55]: pd.merge(left, right, on='key1', suffixes=('_left', '_right'))
Out[55]: 
  key1 key2_left  lval key2_right  rval
0  foo       one     1        one     4
1  foo       one     1        one     5
2  foo       two     2        one     4
3  foo       two     2        one     5
4  bar       one     3        one     6
5  bar       one     3        two     7

表8-2 merge函数的参数

8.2 合并数据集 - 图1

indicator 添加特殊的列_merge，它可以指明每个行的来源，它的值有left_only、right_only或both，根据每行的合并数据的来源。

有时候，DataFrame中的连接键位于其索引中。在这种情况下，你可以传入left_index=True或right_index=True（或两个都传）以说明索引应该被用作连接键：

In [56]: left1 = pd.DataFrame({'key': ['a', 'b', 'a', 'a', 'b', 'c'],
   ....:                       'value': range(6)})
In [57]: right1 = pd.DataFrame({'group_val': [3.5, 7]}, index=['a', 'b'])
In [58]: left1
Out[58]:
  key  value
0   a      0
1   b      1
2   a      2
3   a      3
4   b      4
5   c      5
In [59]: right1
Out[59]: 
   group_val
a        3.5
b        7.0
In [60]: pd.merge(left1, right1, left_on='key', right_index=True)
Out[60]: 
  key  value  group_val
0   a      0        3.5
2   a      2        3.5
3   a      3        3.5
1   b      1        7.0

由于默认的merge方法是求取连接键的交集，因此你可以通过外连接的方式得到它们的并集：

In [61]: pd.merge(left1, right1, left_on='key', right_index=True, how='outer')
Out[61]: 
  key  value  group_val
2   a      2        3.5
3   a      3        3.5
1   b      1        7.0
4   b      4        7.0
5   c      5        NaN

对于层次化索引的数据，事情就有点复杂了，因为索引的合并默认是多键合并：

这种情况下，你必须以列表的形式指明用作合并键的多个列（注意用how=’outer’对重复索引值的处理）：

In [66]: pd.merge(lefth, righth, left_on=['key1', 'key2'], right_index=True)
Out[66]: 
   data    key1  key2  event1  event2
0   0.0    Ohio  2000       4       5
0   0.0    Ohio  2000       6       7
1   1.0    Ohio  2001       8       9
2   2.0    Ohio  2002      10      11
3   3.0  Nevada  2001       0       1
In [67]: pd.merge(lefth, righth, left_on=['key1', 'key2'],
   ....:          right_index=True, how='outer')
Out[67]: 
   data    key1  key2  event1  event2
0   0.0    Ohio  2000     4.0     5.0
0   0.0    Ohio  2000     6.0     7.0
1   1.0    Ohio  2001     8.0     9.0
2   2.0    Ohio  2002    10.0    11.0
3   3.0  Nevada  2001     0.0     1.0
4   4.0  Nevada  2002     NaN     NaN
4   NaN  Nevada  2000     2.0     3.0

同时使用合并双方的索引也没问题：

In [68]: left2 = pd.DataFrame([[1., 2.], [3., 4.], [5., 6.]],
   ....:                      index=['a', 'c', 'e'],
   ....:                      columns=['Ohio', 'Nevada'])
In [69]: right2 = pd.DataFrame([[7., 8.], [9., 10.], [11., 12.], [13, 14]],
   ....:                       index=['b', 'c', 'd', 'e'],
   ....:                       columns=['Missouri', 'Alabama'])
In [70]: left2
Out[70]: 
   Ohio  Nevada
a   1.0     2.0
c   3.0     4.0
e   5.0     6.0
In [71]: right2
Out[71]: 
   Missouri  Alabama
b       7.0      8.0
c       9.0     10.0
d      11.0     12.0
e      13.0     14.0
In [72]: pd.merge(left2, right2, how='outer', left_index=True, right_index=True)
Out[72]: 
   Ohio  Nevada  Missouri  Alabama
a   1.0     2.0       NaN      NaN
b   NaN     NaN       7.0      8.0
c   3.0     4.0       9.0     10.0
d   NaN     NaN      11.0     12.0
e   5.0     6.0      13.0     14.0

DataFrame还有一个便捷的join实例方法，它能更为方便地实现按索引合并。它还可用于合并多个带有相同或相似索引的DataFrame对象，但要求没有重叠的列。在上面那个例子中，我们可以编写：

In [73]: left2.join(right2, how='outer')
Out[73]: 
   Ohio  Nevada  Missouri  Alabama
a   1.0     2.0       NaN      NaN
b   NaN     NaN       7.0      8.0
c   3.0     4.0       9.0     10.0
d   NaN     NaN      11.0     12.0
e   5.0     6.0      13.0     14.0

因为一些历史版本的遗留原因，DataFrame的join方法默认使用的是左连接，保留左边表的行索引。它还支持在调用的DataFrame的列上，连接传递的DataFrame索引：

In [74]: left1.join(right1, on='key')
Out[74]: 
  key  value  group_val
0   a      0        3.5
1   b      1        7.0
2   a      2        3.5
3   a      3        3.5
4   b      4        7.0
5   c      5        NaN

最后，对于简单的索引合并，你还可以向join传入一组DataFrame，下一节会介绍更为通用的concat函数，也能实现此功能：

In [75]: another = pd.DataFrame([[7., 8.], [9., 10.], [11., 12.], [16., 17.]],
   ....:                        index=['a', 'c', 'e', 'f'],
   ....:                        columns=['New York',
'Oregon'])
In [76]: another
Out[76]: 
   New York  Oregon
a       7.0     8.0
c       9.0    10.0
e      11.0    12.0
f      16.0    17.0
In [77]: left2.join([right2, another])
Out[77]: 
   Ohio  Nevada  Missouri  Alabama  New York  Oregon
a   1.0     2.0       NaN      NaN       7.0     8.0
c   3.0     4.0       9.0     10.0       9.0    10.0
e   5.0     6.0      13.0     14.0      11.0    12.0
In [78]: left2.join([right2, another], how='outer')
Out[78]: 
   Ohio  Nevada  Missouri  Alabama  New York  Oregon
a   1.0     2.0       NaN      NaN       7.0     8.0
b   NaN     NaN       7.0      8.0       NaN     NaN
c   3.0     4.0       9.0     10.0       9.0    10.0
d   NaN     NaN      11.0     12.0       NaN     NaN
e   5.0     6.0      13.0     14.0      11.0    12.0
f   NaN     NaN       NaN      NaN      16.0    17.0

另一种数据合并运算也被称作连接（concatenation）、绑定（binding）或堆叠（stacking）。NumPy的concatenation函数可以用NumPy数组来做：

In [79]: arr = np.arange(12).reshape((3, 4))
In [80]: arr
Out[80]: 
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])
In [81]: np.concatenate([arr, arr], axis=1)
Out[81]: 
array([[ 0,  1,  2,  3,  0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7,  4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11,  8,  9, 10, 11]])

对于pandas对象（如Series和DataFrame），带有标签的轴使你能够进一步推广数组的连接运算。具体点说，你还需要考虑以下这些东西：

如果对象在其它轴上的索引不同，我们应该合并这些轴的不同元素还是只使用交集？
连接的数据集是否需要在结果对象中可识别？
连接轴中保存的数据是否需要保留？许多情况下，DataFrame默认的整数标签最好在连接时删掉。

pandas的concat函数提供了一种能够解决这些问题的可靠方式。我将给出一些例子来讲解其使用方式。假设有三个没有重叠索引的Series：

In [82]: s1 = pd.Series([0, 1], index=['a', 'b'])
In [83]: s2 = pd.Series([2, 3, 4], index=['c', 'd', 'e'])
In [84]: s3 = pd.Series([5, 6], index=['f', 'g'])

In [85]: pd.concat([s1, s2, s3])
Out[85]: 
a    0
b    1
c    2
d    3
e    4
f    5
g    6
dtype: int64

默认情况下，concat是在axis=0上工作的，最终产生一个新的Series。如果传入axis=1，则结果就会变成一个DataFrame（axis=1是列）：

In [86]: pd.concat([s1, s2, s3], axis=1)
Out[86]: 
     0    1    2
a  0.0  NaN  NaN
b  1.0  NaN  NaN
c  NaN  2.0  NaN
d  NaN  3.0  NaN
e  NaN  4.0  NaN
f  NaN  NaN  5.0
g  NaN  NaN  6.0

这种情况下，另外的轴上没有重叠，从索引的有序并集（外连接）上就可以看出来。传入join=’inner’即可得到它们的交集：

In [87]: s4 = pd.concat([s1, s3])
In [88]: s4
Out[88]: 
a    0
b    1
f    5
g    6
dtype: int64
In [89]: pd.concat([s1, s4], axis=1)
Out[89]: 
     0  1
a  0.0  0
b  1.0  1
f  NaN  5
g  NaN  6
In [90]: pd.concat([s1, s4], axis=1, join='inner')
Out[90]: 
a  0  0
b  1  1

在这个例子中，f和g标签消失了，是因为使用的是join=’inner’选项。

你可以通过join_axes指定要在其它轴上使用的索引：

不过有个问题，参与连接的片段在结果中区分不开。假设你想要在连接轴上创建一个层次化索引。使用keys参数即可达到这个目的：


In [93]: result
Out[93]: 
one    a    0
       b    1
two    a    0
       b    1
three  f    5
       g    6
dtype: int64
In [94]: result.unstack()
Out[94]: 
         a    b    f    g
one    0.0  1.0  NaN  NaN
two    0.0  1.0  NaN  NaN
three  NaN  NaN  5.0  6.0

如果沿着axis=1对Series进行合并，则keys就会成为DataFrame的列头：

In [95]: pd.concat([s1, s2, s3], axis=1, keys=['one','two', 'three'])
Out[95]: 
   one  two  three
a  0.0  NaN    NaN
b  1.0  NaN    NaN
c  NaN  2.0    NaN
d  NaN  3.0    NaN
e  NaN  4.0    NaN
f  NaN  NaN    5.0
g  NaN  NaN    6.0

同样的逻辑也适用于DataFrame对象：

In [96]: df1 = pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(3, 2), index=['a', 'b', 'c'],
   ....:                    columns=['one', 'two'])
In [97]: df2 = pd.DataFrame(5 + np.arange(4).reshape(2, 2), index=['a', 'c'],
   ....:                    columns=['three', 'four'])
In [98]: df1
Out[98]: 
   one  two
a    0    1
b    2    3
c    4    5
In [99]: df2
Out[99]: 
   three  four
a      5     6
c      7     8
In [100]: pd.concat([df1, df2], axis=1, keys=['level1', 'level2'])
Out[100]: 
  level1     level2     
     one two  three four
a      0   1    5.0  6.0
b      2   3    NaN  NaN
c      4   5    7.0  8.0

如果传入的不是列表而是一个字典，则字典的键就会被当做keys选项的值：

In [101]: pd.concat({'level1': df1, 'level2': df2}, axis=1)
Out[101]: 
  level1     level2     
     one two  three four
a      0   1    5.0  6.0
b      2   3    NaN  NaN
c      4   5    7.0  8.0

此外还有两个用于管理层次化索引创建方式的参数（参见表8-3）。举个例子，我们可以用names参数命名创建的轴级别：

In [102]: pd.concat([df1, df2], axis=1, keys=['level1', 'level2'],
   .....:           names=['upper', 'lower'])
Out[102]: 
upper level1     level2     
lower    one two  three four
a          0   1    5.0  6.0
b          2   3    NaN  NaN
c          4   5    7.0  8.0

最后一个关于DataFrame的问题是，DataFrame的行索引不包含任何相关数据：

In [103]: df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
In [104]: df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(2, 3), columns=['b', 'd', 'a'])
In [105]: df1
Out[105]: 
          a         b         c         d
0  1.246435  1.007189 -1.296221  0.274992
1  0.228913  1.352917  0.886429 -2.001637
2 -0.371843  1.669025 -0.438570 -0.539741
In [106]: df2
Out[106]: 
          b         d         a
0  0.476985  3.248944 -1.021228
1 -0.577087  0.124121  0.302614

在这种情况下，传入ignore_index=True即可：

In [107]: pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
Out[107]: 
          a         b         c         d
0  1.246435  1.007189 -1.296221  0.274992
1  0.228913  1.352917  0.886429 -2.001637
2 -0.371843  1.669025 -0.438570 -0.539741
3 -1.021228  0.476985       NaN  3.248944
4  0.302614 -0.577087       NaN  0.124121

表8-3 concat函数的参数

还有一种数据组合问题不能用简单的合并（merge）或连接（concatenation）运算来处理。比如说，你可能有索引全部或部分重叠的两个数据集。举个有启发性的例子，我们使用NumPy的where函数，它表示一种等价于面向数组的if-else：

In [108]: a = pd.Series([np.nan, 2.5, np.nan, 3.5, 4.5, np.nan],
   .....:               index=['f', 'e', 'd', 'c', 'b', 'a'])
In [109]: b = pd.Series(np.arange(len(a), dtype=np.float64),
   .....:               index=['f', 'e', 'd', 'c', 'b', 'a'])
In [110]: b[-1] = np.nan
In [111]: a
Out[111]: 
f    NaN
e    2.5
d    NaN
c    3.5
b    4.5
a    NaN
dtype: float64
In [112]: b
Out[112]: 
f    0.0
e    1.0
d    2.0
c    3.0
b    4.0
a    NaN
dtype: float64
In [113]: np.where(pd.isnull(a), b, a)
Out[113]: array([ 0. ,  2.5,  2. ,  3.5,  4.5,  nan])

Series有一个combine_first方法，实现的也是一样的功能，还带有pandas的数据对齐：

In [114]: b[:-2].combine_first(a[2:])
Out[114]: 
a    NaN
b    4.5
c    3.0
d    2.0
e    1.0
f    0.0
dtype: float64

对于DataFrame，combine_first自然也会在列上做同样的事情，因此你可以将其看做：用传递对象中的数据为调用对象的缺失数据“打补丁”：

In [115]: df1 = pd.DataFrame({'a': [1., np.nan, 5., np.nan],
   .....:                     'b': [np.nan, 2., np.nan, 6.],
   .....:                     'c': range(2, 18, 4)})
In [116]: df2 = pd.DataFrame({'a': [5., 4., np.nan, 3., 7.],
   .....:                     'b': [np.nan, 3., 4., 6., 8.]})
In [117]: df1
Out[117]: 
     a    b   c
0  1.0  NaN   2
1  NaN  2.0   6
2  5.0  NaN  10
3  NaN  6.0  14
In [118]: df2
Out[118]: 
     a    b
0  5.0  NaN
1  4.0  3.0
2  NaN  4.0
3  3.0  6.0
4  7.0  8.0
In [119]: df1.combine_first(df2)
Out[119]: 
     a    b     c
0  1.0  NaN   2.0
1  4.0  2.0   6.0
2  5.0  4.0  10.0
3  3.0  6.0  14.0