引言
在数据处理和分析中，pandas dataframe是python用户常用的工具。我们经常需要向现有dataframe中添加新列，这些新列可能来源于另一个dataframe。然而，当两个dataframe都包含重复的索引值时，直接使用df.join()或pd.merge()等方法可能会产生意想不到的结果，例如生成笛卡尔积，导致数据行数急剧膨胀，这通常不是我们期望的行为。本文将深入探讨这一问题，并提供一种稳健的解决方案。
问题的提出：join与merge的局限性
考虑以下场景：我们有一个初始DataFrame df，其索引（例如BS列）存在重复值。我们希望从另一个DataFrame df1中添加一列数据到 df中，并要求新列的数据能够与原始DataFrame的行按索引一对一（或按位置）对齐，而不是基于索引进行关系型连接。
初始数据示例：
假设我们有以下两个DataFrame：
DataFrame df: | BS | M1 | RAW | |----|----|-----| | 999| 3.65 | A | | 999| 3.58 | B | | 999| 3.50 | C |
DataFrame df1 (包含要添加的新列 M2): | BS | M2 | |----|----| | 999| 3.35 | | 999| 3.38 | | 999| 3.30 |
如果尝试使用df.join(df1, on='BS', how='outer')，其结果将如下所示：
import pandas as pd
# 构造初始DataFrame df
value_df = {'M1': [3.65, 3.58, 3.5], 'BS': [999, 999, 999], 'RAW':['A', 'B', 'C']}
df = pd.DataFrame(value_df).set_index('BS')
# 构造包含新列M2的DataFrame df1
value_df1 = {'M2': [3.35, 3.38, 3.3], 'BS': [999, 999, 999]}
df1 = pd.DataFrame(value_df1).set_index('BS')
print("原始 df:")
print(df)
print("\n原始 df1:")
print(df1)
# 尝试使用 join 操作
df_joined = df.join(df1, on='BS', how='outer')
print("\n使用 df.join() 后的结果 (错误):")
print(df_joined)输出结果（部分）：
原始 df:
M1 RAW
BS
999 3.65 A
999 3.58 B
999 3.50 C
原始 df1:
M2
BS
999 3.35
999 3.38
999 3.30
使用 df.join() 后的结果 (错误):
M1 RAW M2
BS
999 3.65 A 3.35
999 3.65 A 3.38
999 3.65 A 3.30
999 3.58 B 3.35
999 3.58 B 3.38
999 3.58 B 3.30
999 3.50 C 3.35
999 3.50 C 3.38
999 3.50 C 3.30可以看到，join操作将df中每个索引为999的行与df1中每个索引为999的行进行了匹配，从而产生了3 * 3 = 9行，这显然不是我们想要的一对一的列添加。这是因为join（和merge）默认执行的是关系型连接，当键（这里是索引BS）存在重复时，会尝试将所有匹配的行组合起来。
解决方案：使用 pd.concat 进行列合并
为了避免这种笛卡尔积效应，并实现按位置或纯粹的列堆叠，我们可以使用pd.concat函数。pd.concat主要用于沿某个轴（行或列）堆叠Pandas对象。当我们将axis参数设置为1时，它会执行列方向的连接。pd.concat在连接时会尝试根据索引进行对齐，但如果索引完全相同且顺序一致，它会像简单的列绑定一样工作，而不会像join或merge那样进行笛卡尔积扩展。
# 使用 pd.concat 进行列合并
df_concatenated = pd.concat([df, df1], axis=1)
print("\n使用 pd.concat([df, df1], axis=1) 后的结果 (正确):")
print(df_concatenated)正确输出结果：
使用 pd.concat([df, df1], axis=1) 后的结果 (正确):
M1 RAW M2
BS
999 3.65 A 3.35
999 3.58 B 3.38
999 3.50 C 3.30通过使用pd.concat([df, df1], axis=1)，我们成功地将df1中的M2列添加到了df中，并且保持了原始的行数和正确的索引对齐。pd.concat在这里的行为更像是将两个DataFrame“并排”放置，并基于它们的索引进行匹配。如果索引不完全匹配，concat会引入NaN值来填充缺失的数据，但不会产生额外的行。
注意事项与总结
- 索引对齐： pd.concat在axis=1模式下会根据索引进行对齐。这意味着如果df和df1的索引不完全相同（例如，某个索引只存在于其中一个DataFrame中），结果DataFrame中会为不匹配的索引引入NaN值。在上述例子中，由于两个DataFrame的索引结构和顺序完全一致，因此实现了完美的列添加。
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适用场景： pd.concat适用于以下情况：
- 当需要将多个DataFrame按行（axis=0）或按列（axis=1）堆叠时。
- 当两个DataFrame的行数相同，且它们的索引（或行顺序）能够直接对应时，用于添加新列。
- 当不希望进行关系型连接（如内连接、左连接等）时。
- 效率： 对于简单的列添加，pd.concat通常比merge或join更高效，因为它避免了复杂的匹配算法。
- 与assign的区别： 如果要添加的列是基于现有DataFrame的计算结果，或者只有一个Series，可以直接使用df['new_col'] = series或df.assign(new_col=...)。但当新列来自一个独立的DataFrame，且需要考虑索引对齐时，pd.concat是一个强大的工具。
总之，当您需要在Pandas DataFrame中添加新列，并且原始DataFrame和新列数据源都包含重复索引，同时又希望避免笛卡尔积的产生时，pd.concat([df1, df2], axis=1)是实现此目的最直接和有效的方法。它确保了数据的正确对齐，同时保持了DataFrame的结构完整性。
