实测，在 Pandas 中使用 Merge、Join 、Concat合并数据的效率对比！

来源：Deephub Imba
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在 Pandas 中有很多种方法可以进行DF的合并。本文将研究这些不同的方法，以及如何将它们执行速度的对比。

合并DF

Pandas 使用 .merge() 方法来执行合并。

import pandas as pd  
 
# a dictionary to convert to a dataframe
data1 = {'identification': ['a', 'b', 'c', 'd'],
      'Customer_Name':['King', 'West', 'Adams', 'Mercy'],         'Category':['furniture', 'Office Supplies', 'Technology', 'R_materials'],}  
 
# our second dictionary to convert to a dataframe  
data2 = {'identification': ['a', 'b', 'c', 'd'],
      'Class':['First_Class', 'Second_Class', 'Same_day', 'Standard Class'],  
      'Age':[60, 30, 40, 50]}  

# Convert the dictionary into DataFrame  
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)  

运行我们的代码后，有两个 DataFrame，如下所示。

identification Customer_Name         Category
0             a         King       furniture
1             b         West Office Supplies
2             c         Adams       Technology
3             d         Mercy     R_materials  

identification           Class Age
0             a     First_Class   60
1             b   Second_Class   30
2             c       Same_day   40
3             d Standard Class   50

使用 merge() 函数进一步合并。

# using .merge() function  
new_data = pd.merge(df1, df2, on='identification')

这产生了下面的新数据；

identification Customer_Name Category     Class           Age
0     a           King         furniture     First_Class     60
1     b           West         Office Supplies Second_Class   30
2     c           Adams         Technology     Same_day     40
3     d           Mercy         R_materials Standard Class   50

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

让我们看看下面的例子，我们如何将单索引 DataFrame 与多索引 DataFrame 连接起来；

import pandas as pd  

# a dictionary to convert to a dataframe
data1 = {
      'Customer_Name':['King', 'West', 'Adams'],  
    'Category':['furniture', 'Office Supplies', 'Technology'],} 7    
# our second dictionary to convert to a dataframe  
data2 = {
      'Class':['First_Class', 'Second_Class', 'Same_day', 'Standard Class'],  
    'Age':[60, 30, 40, 50]}  

# Convert the dictionary into DataFrame  
Ndata = pd.DataFrame(data1, index=pd.Index(['a', 'b', 'c'], name='identification'))

index = pd.MultiIndex.from_tuples([('a', 'x0'), ('b', 'x1'),
                                ('c', 'x2'), ('c', 'x3')],
                                names=['identification', 'x']) 19  
# Convert the dictionary into DataFrame  
Ndata2 = pd.DataFrame(data2, index= index)

print(Ndata, "\n\n", Ndata2)


# joining singly indexed with
# multi indexed
result = Ndata.join(Ndata2, how='inner')

我们的结果如下所示；

              Customer_Name       Category     Class       Age
identification x                                                     3 a         x0       King       furniture     First_Class     60
b         x1       West     Office Supplies   Second_Class   30
c         x2       Adams       Technology       Same_day     40
        x3       Adams       Technology Standard Class     50

连接DF

Pandas 中concat() 方法在可以在垂直方向（axis=0）和水平方向（axis=1）上连接 DataFrame。我们还可以一次连接两个以上的 DataFrame 或 Series。

让我们看一个如何在 Pandas 中执行连接的示例；

import pandas as pd  

# a dictionary to convert to a dataframe
data1 = {'identification': ['a', 'b', 'c', 'd'],
      'Customer_Name':['King', 'West', 'Adams', 'Mercy'],  
      'Category':['furniture', 'Office Supplies', 'Technology', 'R_materials'],}  
 
# our second dictionary to convert to a dataframe  
data2 = {'identification': ['a', 'b', 'c', 'd'],
      'Class':['First_Class', 'Second_Class', 'Same_day', 'Standard Class'],  
      'Age':[60, 30, 40, 50]}  

# Convert the dictionary into DataFrame  
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)  
#perform concatenation here based on horizontal axis
new_data = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(new_data)

这样就获得了新的 DataFrame ：

identification Customer_Name         Category identification \
0             a         King       furniture             a   3 1             b         West Office Supplies             b   4 2             c         Adams       Technology             c   5 3             d         Mercy     R_materials             d    

        Class       Age  
0     First_Class   60  
1   Second_Class   30  
2       Same_day   40  
3 Standard Class   50

Merge和Join的效率对比

Pandas 中的Merge Joins操作都可以针对指定的列进行合并操作（SQL中的join）那么他们的执行效率是否相同呢？下面我们来进行一下测。

两个 DataFrame 都有相同数量的行和两列，实验中考虑了从 100 万行到 1000 万行的不同大小的 DataFrame，并在每次实验中将行数增加了 100 万。我对固定数量的行重复了十次实验，以消除任何随机性。下面是这十次试验中合并操作的平均运行时间。

上图描绘了操作所花费的时间（以毫秒为单位）。

正如我们从图中看到的，运行时间存在显着差异——最多相差 5 倍。随着 DataFrame 大小的增加，运行时间之间的差异也会增加。两个 JOIN 操作几乎都随着 DataFrame 的大小线性增加。但是，Join的运行时间增加的速度远低于Merge。

如果需要处理大量数据，还是请使用join()进行操作。