Pandas详解十八之DataFrame对象的

                                                                                       约定：

import pandas as pd

对象的实例方法-Join

DataFrame对象有个df.join()方法也能进行pd.merge()的合并，它能更加方便地按照对象df的索引进行合并，且能同时合并多个DataFrame对象。它具有如下参数：

df.join(other, on=None, how=’left’, lsuffix=”, rsuffix=”, sort=False)

• 创建DataFrame对象

df3=pd.DataFrame({'Red':[1,3,5],'Green':[5,0,3]},index=list('abd'))
df3

代码结果：

	Green	Red
a	5	1
b	0	3
d	3	5

df4=pd.DataFrame({'Blue':[1,9],'Yellow':[6,6]},index=list('ce'))
df4

代码结果：

	Blue	Yellow
c	1	6
e	9	6

1 简单合并（默认是left左连接）

df3.join(df4)

代码结果：

	Green	Red	Blue	Yellow
a	5	1	NaN	NaN
b	0	3	NaN	NaN
d	3	5	NaN	NaN

2 和merge合并方式一样

df3.join(df4,how='outer')

代码结果：

	Green	Red	Blue	Yellow
a	5.0	1.0	NaN	NaN
b	0.0	3.0	NaN	NaN
c	NaN	NaN	1.0	6.0
d	3.0	5.0	NaN	NaN
e	NaN	NaN	9.0	6.0

3 合并多个DataFrame对象

df5=pd.DataFrame({'Brown':[3,4,5],'White':[1,1,2]},index=list('aed'))
df3.join([df4,df5])

代码结果：

	Green	Red	Blue	Yellow	Brown	White
a	5	1	NaN	NaN	3.0	1.0
b	0	3	NaN	NaN	NaN	NaN
d	3	5	NaN	NaN	5.0	2.0

df3.join([df4,df5],how='outer')

代码结果：

	Green	Red	Blue	Yellow	Brown	White
a	5.0	1.0	NaN	NaN	3.0	1.0
b	0.0	3.0	NaN	NaN	NaN	NaN
c	NaN	NaN	1.0	6.0	NaN	NaN
d	3.0	5.0	NaN	NaN	5.0	2.0
e	NaN	NaN	9.0	6.0	4.0	1.0

谢谢大家的浏览，
希望我的努力能帮助到您，
共勉！