pandas进行数据的交集与并集方式的数据合并方法
数据合并有多种方式，其中最常见的应该就是交集和并集的求取。之前通过分析总结过pandas数据merge功能默认的行为，其实默认下求取的就是两个数据的“交集”。
有如下数据定义：
In[26]:df1 Out[26]: data1key 00b 11b 22a 33c 44a 55a 66b
In[27]:df2 Out[27]: data2key 00a 11b 22d 33b
进行merge的结果：
In[28]:pd.merge(df1,df2) Out[28]: data1keydata2 00b1 10b3 21b1 31b3 46b1 56b3 62a0 74a0 85a0
从上面的结果中能够看出，merge的默认处理行为是求取了两组数据key的交集，但是对于key的值进行了并集的求取。其实也很好理解，如果仅仅是求取交集而数据没有任何合并那就不叫做数据合并了。
接下来试一下制定了参数的的交集数据合并处理：
In[29]:pd.merge(df1,df2,how='inner') Out[29]: data1keydata2 00b1 10b3 21b1 31b3 46b1 56b3 62a0 74a0 85a0
In[30]:result_inner=pd.merge(df1,df2,how='inner') In[31]:result_default=pd.merge(df1,df2)
In[32]:result_inner==result_default Out[32]: data1keydata2 0TrueTrueTrue 1TrueTrueTrue 2TrueTrueTrue 3TrueTrueTrue 4TrueTrueTrue 5TrueTrueTrue 6TrueTrueTrue 7TrueTrueTrue 8TrueTrueTrue
通过上面的结果可以看出：制定了参数的的交集数据合并处理的结果与数据合并方法merge的默认行为是一致的。
再试一下并集数据合并处理方法，这需要制定参数how为outer：
In[35]:result_outer=pd.merge(df1,df2,how='outer')
In[36]:result_outer Out[36]: data1keydata2 00.0b1.0 10.0b3.0 21.0b1.0 31.0b3.0 46.0b1.0 56.0b3.0 62.0a0.0 74.0a0.0 85.0a0.0 93.0cNaN 10NaNd2.0
通过上面的执行结果可以看出：合并后的数据中的key拥有了两组数据所有的key，而数据虽然有一部分两组数据不能够重合，但也通过NaN的值进行了相应的填补。
还有一点需要注意的，那就是合并之后的数据个数。合并后的数据中，key的个数是两组数据中分别拥有的数据的笛卡尔乘积。如果其中一组没有的时候，进行合并的时候另一组数据中会创建一个NaN数值的对象与之进行合并。
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