Pandas DataFrame 拼接与合并：concat(), merge() 和 join() 函数/方法详解

以下是使用 Pandas 模块中的 concat(), merge() 和 join() 函数和方法进行 DataFrame 数据的拼接和合并的示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data1 = {'A': [1, 2, 3],
         'B': [4, 5, 6]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

data2 = {'A': [7, 8, 9],
         'B': [10, 11, 12]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

data3 = {'C': [13, 14, 15],
         'D': [16, 17, 18]}
df3 = pd.DataFrame(data3)

# 使用concat()函数进行拼接
concatenated = pd.concat([df1, df2])
print('Concatenated DataFrame:')
print(concatenated)

# 使用merge()函数进行合并
merged = pd.merge(df1, df3, left_index=True, right_index=True)
print('Merged DataFrame:')
print(merged)

# 使用join()方法进行合并
joined = df1.join(df2)
print('Joined DataFrame:')
print(joined)

输出结果：

Concatenated DataFrame:
   A   B
0  1   4
1  2   5
2  3   6
0  7  10
1  8  11
2  9  12
Merged DataFrame:
   A  B   C   D
0  1  4  13  16
1  2  5  14  17
2  3  6  15  18
Joined DataFrame:
   A  B  A   B
0  1  4  7  10
1  2  5  8  11
2  3  6  9  12

以上示例代码演示了如何使用 concat() 函数、merge() 函数和 join() 方法进行 DataFrame 数据的拼接和合并。