组合DataFrame

连接

        如果只是要将多个DataFrame粘合在一起，那么concat函数是最佳选择。在默认情况下，concat会将DataFrame按行粘合在一起，同时会将各列自动对齐。

如果想要按列进行粘合，需要将axis设置为1：

concat的特性是它可以接受两个以上的DataFrame。

连接和合并 

        在连接两个DataFrame时，这两个DataFrame的列会连接在一起，而行的行为会借助集合论的原理来确认。下面是4中连接方式：

pandas在join函数中会利用DataFrame的索引将行对齐。内连接（inner join）的结果中只包含两个DataFrame共有的索引。左连接（left join）会保留左侧df1的所有行，然后用右侧df2中的行去匹配df1的索引。如果某一索引在df2中没有匹配的行，那么pandas就会在对应位置填上NaN。左连接对应的是Excel中的VLOOKUP。右连接（right join）会保留df2中所有的行，然后用df1的行去匹配索引。外连接（outer join）全称是完全外连接（full outer join）。外连接会保留两个DataFrame的所有索引，然后再将值进行匹配。 

首先构造df1和df2：

测试4种连接：

如果想在不依赖索引的情况下连接DataFrame中的一列或多列，那么应该使用merge，而不是join。merge可以通过on参数提供的一列或多列作为连接条件，这些列必须是两个DataFrame所共有的，它们会被用来和行进行匹配。