Python 数据分析与可视化 Day 10 - 数据合并与连接

✅ 今日目标

• 理解 Pandas 中数据合并的 4 种常用方式：concat、merge、join、combine
• 掌握内连接、外连接、左连接、右连接等操作方式
• 掌握按列对齐、按索引对齐的区别
• 为后续数据整合、特征拼接等建模任务做准备

📚 一、concat 合并（按行/列拼接）

df1 = pd.DataFrame({"姓名": ["张三", "李四"], "成绩": [85, 90]})
df2 = pd.DataFrame({"姓名": ["王五", "赵六"], "成绩": [70, 78]})

# 纵向合并（行堆叠）
df_concat_row = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

# 横向合并（列拼接）
df_concat_col = pd.concat([df1, df2], axis=1)

📚 二、merge 合并（按列匹配）

df_left = pd.DataFrame({
    "学号": [1, 2, 3],
    "姓名": ["张三", "李四", "王五"]
})
df_right = pd.DataFrame({
    "学号": [2, 3, 4],
    "成绩": [90, 80, 60]
})

# 默认 inner join（交集）
df_inner = pd.merge(df_left, df_right, on="学号")

# 左连接：保留左表所有数据
df_left_join = pd.merge(df_left, df_right, on="学号", how="left")

# 外连接：并集合并，空值补 NaN
df_outer = pd.merge(df_left, df_right, on="学号", how="outer")

📚 三、join（按索引连接）

df1 = pd.DataFrame({"成绩": [85, 90]}, index=["张三", "李四"])
df2 = pd.DataFrame({"班级": ["A", "B"]}, index=["张三", "王五"])

# 使用 join 合并（按 index 对齐）
df_joined = df1.join(df2, how="outer")

📚 四、combine_first（数据补全）

df1 = pd.DataFrame({
    "姓名": ["张三", "李四", "王五"],
    "成绩": [85, None, 90]
})
df2 = pd.DataFrame({
    "姓名": ["张三", "李四", "王五"],
    "成绩": [None, 88, None]
})

# 用 df2 中的非空数据补全 df1
df1.set_index("姓名", inplace=True)
df2.set_index("姓名", inplace=True)
df_combined = df1.combine_first(df2)

🧪 今日练习建议

1. 准备两个表（如学生信息表 + 成绩表），练习 merge 的不同 join 模式

2. 构造相同索引的两个表，练习 join 的用法（按索引合并）

3. 使用 concat 实现表格的上下或左右拼接

4. 使用 combine_first 补全缺失值（融合多个数据源）

   import pandas as pd
   
   print("✅ 初始化数据...")
   
   # 模拟 学生信息表
   df_students = pd.DataFrame({
       "学号": [1001, 1002, 1003, 1004],
       "姓名": ["张三", "李四", "王五", "赵六"],
       "性别": ["男", "女", "男", "女"]
   })
   
   # 模拟 成绩表（部分学生）
   df_scores = pd.DataFrame({
       "学号": [1002, 1003, 1005],
       "成绩": [88, 75, 92]
   })
   
   # 模拟 班级信息（姓名为索引）
   df_classes = pd.DataFrame({
       "班级": ["A班", "B班", "C班"]
   }, index=["张三", "李四", "王五"])
   
   # 模拟 第三方成绩补充表
   df_scores_backup = pd.DataFrame({
       "学号": [1001, 1002, 1003],
       "成绩": [85, None, 78]
   })
   
   
   # ========= 一、merge 合并演示 =========
   
   print("\n🔗 merge（inner join，默认）：")
   df_inner = pd.merge(df_students, df_scores, on="学号", how="inner")
   print(df_inner)
   
   print("\n🔗 merge（left join）：")
   df_left = pd.merge(df_students, df_scores, on="学号", how="left")
   print(df_left)
   
   print("\n🔗 merge（outer join）：")
   df_outer = pd.merge(df_students, df_scores, on="学号", how="outer")
   print(df_outer)
   
   # ========= 二、concat 行列拼接 =========
   
   print("\n📚 concat 行拼接：")
   df_part1 = df_students.iloc[:2]
   df_part2 = df_students.iloc[2:]
   df_concat = pd.concat([df_part1, df_part2], ignore_index=True)
   print(df_concat)
   
   print("\n📚 concat 列拼接：")
   df_concat_col = pd.concat([df_part1.reset_index(drop=True), df_scores.head(2).reset_index(drop=True)], axis=1)
   print(df_concat_col)
   
   # ========= 三、join 按索引合并 =========
   
   print("\n🔗 join（按姓名索引）：")
   df_named = df_students.set_index("姓名")
   df_joined = df_named.join(df_classes, how="left")
   print(df_joined)
   
   # ========= 四、combine_first 用于数据补全 =========
   
   print("\n🧩 combine_first（成绩补全）：")
   df_score_main = df_scores.set_index("学号")
   df_score_backup = df_scores_backup.set_index("学号")
   df_combined = df_score_main.combine_first(df_score_backup)
   print(df_combined)
   
   # （可选）保存结果
   df_left.to_csv("data/merged_left.csv", index=False)
   df_combined.to_csv("data/combined_scores.csv")
   
   print("\n✅ 合并与连接示例完成，结果已输出并保存。")
   

   运行输出：

   ✅ 初始化数据...
   
   🔗 merge（inner join，默认）：
        学号  姓名 性别  成绩
   0  1002  李四  女  88
   1  1003  王五  男  75
   
   🔗 merge（left join）：
        学号  姓名 性别    成绩
   0  1001  张三  男   NaN
   1  1002  李四  女  88.0
   2  1003  王五  男  75.0
   3  1004  赵六  女   NaN
   
   🔗 merge（outer join）：
        学号   姓名   性别    成绩
   0  1001   张三    男   NaN
   1  1002   李四    女  88.0
   2  1003   王五    男  75.0
   3  1004   赵六    女   NaN
   4  1005  NaN  NaN  92.0
   
   📚 concat 行拼接：
        学号  姓名 性别
   0  1001  张三  男
   1  1002  李四  女
   2  1003  王五  男
   3  1004  赵六  女
   
   📚 concat 列拼接：
        学号  姓名 性别    学号  成绩
   0  1001  张三  男  1002  88
   1  1002  李四  女  1003  75
   
   🔗 join（按姓名索引）：
         学号 性别   班级
   姓名              
   张三  1001  男   A班
   李四  1002  女   B班
   王五  1003  男   C班
   赵六  1004  女  NaN
   
   🧩 combine_first（成绩补全）：
           成绩
   学号        
   1001  85.0
   1002  88.0
   1003  75.0
   1005  92.0
   
   ✅ 合并与连接示例完成，结果已输出并保存。
   

🧾 今日总结

数据整合是建模准备中的关键一环，推荐熟练掌握 merge 与 concat 的灵活使用。