何时合并vs concat两个Pandas数据帧是明智的？

Question

假设有两个数据帧共享相同的索引，但具有不同的列。将两个数据帧合并到此处或concat更明智吗

import pandas as pd
from pandas import DataFrame

df1 = DataFrame(index = ['hey', 'yo'], columns = ['gee', 'thanks'], data = [[1,'foo'],[6,'rhy']]) 
df2 = DataFrame(index = ['hey', 'yo'], columns = ['youre', 'welcome'], data = [[8,'fotb'],[3,'yuo']])

#using merging
df3_merge = df1.merge(df2,left_index = True, right_index = True)  

#result:      
#             gee  thanks  youre  welcome
# hey          1    foo      8    fotb
# yo           6    rhy      3     yuo

#using concatenate
df3_concat = pd.concat([df1,df2], axis = 1)  

#result:      
#             gee  thanks  youre  welcome
# hey          1    foo      8    fotb
# yo           6    rhy      3     yuo

This link启发了这个问题。通常我总是使用concat，但我很好奇别人用什么或怎么想

Answer 1

我想这取决于你需要什么

默认情况下，^{}中的是inner连接，但可以将其更改为outer、right或left

df3_merge = df1.merge(df2,left_index = True, right_index = True)  

在^{}中默认为外部联接，但只能通过inner参数将其更改为inner：

df3_concat = pd.concat([df1,df2], axis = 1)

另外，如果想要加入数据帧列表，更简单、更快的方法是concat

如果希望左连接，则不能使用concat，因为未实现

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有关^{}的更多信息

有关^{}的更多信息