join主要用于基于索引的横向合并拼接；
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merge主要用于基于指定列的横向合并拼接；
concat可用于横向和纵向合并拼接；
append主要用于纵向追加；
combine可以通过使用函数，把两个DataFrame按列进行组合。
join
join是基于索引的横向拼接，如果索引一致，直接横向拼接。如果索引不一致，则会用Nan值填充merge是基于指定列的横向拼接，该函数类似于关系型数据库的连接方式，可以根据一个或多个键将不同的DatFrame连接起来。该函数的典型应用场景是，针对同一个主键存在两张不同字段的表，根据主键整合到一张表里面。
可以指定不同的how参数，表示连接方式，有inner内连、left左连、right右连、outer全连，默认为inner;
‘’.join()的意思是字符串的拼接函数，可以将一个可迭代对象拼接成一个字符串。
比如说你这个s1是一个列表的话，用了这个最后形成的就是列表里的每一个元素都按照‘’这个进行拼接。‘’这个是一个空字符串，还可以‘，’这个意思是用逗号连接列表中的每一个元素。
alp很明显就是一个变量呀，最后返回给调用者，这个变量记录的是最大出现次数的那个元素。
方法1：使用加号“+”连接字符串
最常用的连接字符串的方式是用加号“+”连接两个字符串，连接后这两个字符串将连接成一个字符串。但需注意的是，不能用“+”连接字符串和数字，需要把数字使用str()函数转换成字符串，或者直接在数字两侧加带引号，再进行连接，示例如下：
该方法性能差，尽量少用，因为 Python 中字符串是不可变类型，使用“+”号连接相当于生成一个新的字符串，需要重新申请内存，当用“+”号连接非常多的字符串时，将会很耗费内存，可能造成内存溢出。
方法2：使用逗号连接字符串
方法3：通过“%”连接字符串
借鉴C语言中的 printf 函数功能，使用%号连接一个字符串和一组变量，字符串中的特殊标记会被自动使用右边变量组中的变量替换。
注：其中%s是占位符。
方法4：通过str.format()方法拼接
通过这种方式拼接字符串需要注意的是字符串中{}的数量要和format方法参数数量一致，否则会报错。
方法5：通过f-strings拼接
在python3.6.2版本中，PEP 498 提出一种新型字符串格式化机制，被称为“字符串插值”或者更常见的一种称呼是f-strings，f-strings提供了一种明确且方便的方式将python表达式嵌入到字符串中来进行格式化：
方法6：通过str.join()方法拼接
这种方式一般常使用在将集合转化为字符串，”.join()其中”可以是空字符，也可以是任意其他字符，当是任意其他字符时，集合中字符串会被该字符隔开，例如：
输出
我最喜欢的数字是-8
方法7：通过()多行拼接
python遇到未闭合的小括号，自动将多行拼接为一行。
方法8：通过string模块中的Template对象拼接
Template的实现方式是首先通过Template初始化一个字符串。这些字符串中包含了一个个key。通过调用substitute或safe_subsititute，将key值与方法中传递过来的参数对应上，从而实现在指定的位置导入字符串。
总结
格式化类：%、format()、 template
拼接类：+、()、join()、逗号
插值类： f-strings
当要处理字符串列表等序列结构时，彩用join()方式；拼接长度不超过20时，选用+号操作符方式；长度超过20的情况，高版本选用f-string，低版本看情况使用format()或join()方式。
「目录」
数据规整：聚合、合并和重塑
Data Wrangling: Join, Combine, and Reshape
-------- 数据库风格的DataFrame合并
-------- 索引上的合并
上一篇笔记讲的是如何根据DataFrame的列名来链接两个DataFrame对象。
有时候我们要根据DataFrame中的index索引来合并数据。这种情况下，我们可以传入 left_index=True或right_index=True 或两个都传入来说明索引被用作链接键。
我们先创建两个DataFrame，指明根据第一个DataFrame的'key'列和第二个DataFrame的index索引来合并数据：
默认的merge方法是求取链接键的交集，通过传入how='outer'可以得到它们的并集：
层次化索引数据的合并
对于层次化索引的数据的合并，我们要以 列表的形式指明用作合并键的多个列 。
比如下面我们就指定根据第一个DataFrame的'key1'列和'key2'列以及第二个DataFrame的index索引来合并：
同时使用双方的索引来合并也没问题：
join方法
DataFrame还有便捷的实例方法join，它能更方便的实现按索引合并，但要求没有重叠的列。
我们还可以向join传入一组DataFrame，类似于concat函数，实现多个DataFrame的合并拼接：
-END-
insert()是Python中的内置函数，可将给定元素插入列表中的给定索引。
python的insert函数中有两个必填参数，第一个是填充的位置，第二个是填充的内容。必须有小数点，不然报错。一般用1.0，就是往下面一行行的写。
insert()的参数和返回值
参数：index - the index at which the element has to be inserted.
element - the element to be inserted in the list.
返回值：This method does not return any value but
it inserts the given element at the given index.
这篇文章主要介绍了详解Python中的join()函数的用法,join()函数主要用来拼接字符串,是Python学习当中的基础知识,需要的朋友可以参考下
函数：string.join()
Python中有join()和os.path.join()两个函数，具体作用如下：
join()： 连接字符串数组。将字符串、元组、列表中的元素以指定的字符(分隔符)连接生成一个新的字符串
os.path.join()： 将多个路径组合后返回
一、函数说明
1、join()函数
语法： 'sep'.join(seq)
参数说明
sep：分隔符。可以为空
seq：要连接的元素序列、字符串、元组、字典
上面的语法即：以sep作为分隔符，将seq所有的元素合并成一个新的字符串
返回值：返回一个以分隔符sep连接各个元素后生成的字符串
2、os.path.join()函数
语法： os.path.join(path1[,path2[,......]])
返回值：将多个路径组合后返回
注：第一个绝对路径之前的参数将被忽略
二、实例#对序列进行操作（分别使用' '与':'作为分隔符）
seq1 = ['hello','good','boy','doiido']
print ' '.join(seq1)
hello good boy doiido
print ':'.join(seq1)
hello:good:boy:doiido
#对字符串进行操作
seq2 = "hello good boy doiido"
print ':'.join(seq2)
h:e:l:l:o: :g:o:o:d: :b:o:y: :d:o:i:i:d:o
#对元组进行操作
seq3 = ('hello','good','boy','doiido')
print ':'.join(seq3)
hello:good:boy:doiido
#对字典进行操作
seq4 = {'hello':1,'good':2,'boy':3,'doiido':4}
print ':'.join(seq4)
boy:good:doiido:hello
#合并目录
import os
os.path.join('/hello/','good/boy/','doiido')
'/hello/good/boy/doiido'
