Pandas数据合并方法效率比较：Merge、Join和Concat

在Pandas中，有多种方法可以合并DataFrame（数据框）。本文将研究这些不同的方法，并对它们的执行速度进行对比。

合并DataFrame

Pandas使用.merge()方法来执行合并操作。

<code>import pandas as pd # 创建要转换为DataFrame的字典 data1 = {'identification': ['a', 'b', 'c', 'd'], 'Customer_Name': ['King', 'West', 'Adams', 'Mercy'], 'Category': ['furniture', 'Office Supplies', 'Technology', 'R_materials']} data2 = {'identification': ['a', 'b', 'c', 'd'], 'Class': ['First_Class', 'Second_Class', 'Same_day', 'Standard Class'], 'Age': [60, 30, 40, 50]} # 将字典转换为DataFrame df1 = pd.DataFrame(data1) df2 = pd.DataFrame(data2) # 使用.merge()函数进一步合并 new_data = pd.merge(df1, df2, on='identification')</code>

.merge()函数将两个DataFrame根据指定列进行合并。

.join()方法

.join()方法也可以将不同索引的DataFrame组合成一个新的DataFrame。我们可以使用on参数指定根据哪列进行合并。

<code># 将单索引DataFrame与多索引DataFrame连接起来 result = Ndata.join(Ndata2, how='inner')</code>

连接DataFrame

Pandas中的concat()方法可以在垂直方向（axis=0）和水平方向（axis=1）上连接DataFrame。

<code># 执行连接操作 new_data = pd.concat([df1, df2], axis=1)</code>

Merge和Join的效率对比

下面是对Merge和Join操作的效率进行比较的实验结果。

从图中可以看出，Merge和Join操作的运行时间存在显着差异，随着DataFrame大小的增加，这种差异也会增加。两个JOIN操作的运行时间几乎都随着DataFrame大小的线性增加，但Join的速度增加要比Merge慢得多。

如果需要处理大量数据，请使用join()方法进行操作。