普通连接

相关函数：concat、 append

  1. # concat默认按行拼接(即纵向连接，axis=0), 也可以按列来连接(axis=1)
  2. # 注意concat拼接时，其参数是一个数组 ，因此可以拼接多个DataFrame
  3. pd.concat([df, df2])
  4. # append是concat的一种快捷方式，用于将两个DataFrame直接拼接在一起
  5. # append的参数即可以是一个DataFrame，也可以是一个数组，这种情况下可以合并多个DataFrame
  6. df.append(df2)
  8. #横向连接  实际上，concat是通过index来作为拼接的依据
  9. # 当join="inner"时，我们取交集，index相同的行才会拼接在一起
  10. df3 = pd.concat([df, df2], join="inner", axis=1)
  11. # 当使用join="outer"的时候，取index的并集，index相同的行会放在同一行，而不同的行会分别列出
  12. df4 = pd.concat([df, df3], join="outer", axis=1)

内连接

  1. pd.merge(info_df, ecs_alert_rules_df, on='uid', how='inner')

左连接

  1. pd.merge(product_code_df, alert_rules_df, on=["product_code"], how='left')

右连接

  1. pd.merge(alert_rules_is_alertable_df, code_df, left_on=["product_code_rules", "id"], right_on=["product_code_rules", "id"], how="right")