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文档简介

合并数据1.堆叠合并数据(1)横向表堆叠横向堆叠，即将两个表在X轴向拼接在一起，可以使用concat函数完成，concat函数的基本语法如下。pandas.concat(objs:Iterable[Series|DataFrame]|Mapping[HashableT,Series|DataFrame],*,axis:Axis=0,join:str="outer",ignore_index:bool=False,keys:Iterable[Hashable]|None=None,levels=None,names:list[HashableT]|None=None,verify_integrity:bool=False,sort:bool=False,copy:bool|None=None)->DataFrame|Series1.堆叠合并数据1.堆叠合并数据运行结果：内连接合并后的数据框大小为：(2,7)内连接合并后的数据为：

ABCDBDF2A2B2C2D2B2D2F24A4B4C4D4B4D4F4示例：使用concat函数进行横向表堆叠。代码：print('内连接合并后的数据框大小为：',pd.concat([df1,df2],axis=1,join='inner').shape)

print('内连接合并后的数据为：\n%s'%pd.concat([df1,df2],axis=1,join='inner'))1.堆叠合并数据(2)纵向表堆叠2.主键合并数据2.主键合并数据pandas.merge(left:DataFrame|Series,right:DataFrame|Series,how:MergeHow="inner",on:IndexLabel|AnyArrayLike|None=None,left_on:IndexLabel|AnyArrayLike|None=None,right_on:IndexLabel|AnyArrayLike|None=None,left_index:bool=False,right_index:bool=False,sort:bool=False,suffixes:Suffixes=("_x","_y"),copy:bool|None=None,indicator:str|bool=False,validate:str|None=None)->DataFrame2.主键合并数据mergeFrame=pd.merge(left=df1,right=df2,left_on='Key',right_on='Key')3.重叠合并数据

DataFrame.combine_first(other:DataFrame)->DataFrame

参数other：接收DataFrame，

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