对于merge、join和concat三者的区别分析
1、从合并的方式看merge和join是一样的，有left/right/inner/outer，而concat只有inner/outer两种，因为merge和join参与合并的对象有左右区分，而concat第一个参数是多个dataframe组成的列表，没有严格的左右区分，如果排除最后结果中列的顺序的话，可以看成是一样的。例：
import pandas as pd
from pandas import series,dataframe,panel
df1 = dataframe([['a','b'],['d','q'],['o','b'],['m','e']],index=['a','b','c','o'],columns=['number1','number2'])
df2 = dataframe([['a','b'],['d','e'],['a','b'],['d','e']],columns=['col1','col2'],index=['f','a','g','c'])
print pd.concat([df1,df2],join='outer',axis=1)
print pd.concat([df2,df1],join='outer',axis=1)
2、merge合并的范围最广泛，可以合并左边对象的索引/列和右边对象的索引/列的四种组合；join次之，仅可以实现调用dataframe的索引/列和参数dataframe的索引的合并，也就是参数dataframe的列不能参与合并；concat合并的范围最小，只支持索引的合并，也就是说索引与索引的合并是三个函数共同的功能，例：
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import series,dataframe,panel
df1 = dataframe([['a','b'],['d','q'],['o','b'],['m','e']],index=['a','b','c','o'],columns=['number1','number2'])
df2 = dataframe([['a','b'],['d','e'],['a','b'],['d','e']],columns=['col1','col2'],index=['f','a','g','c'])
print(pd.merge(df1,df2,left_index=true,right_index=true,how='outer'))
print(df1.join(df2,how='outer'))
print(pd.concat([df1,df2],join='outer',axis=1))
可以看出三个函数合并索引后输出的结果是一样的
number1number2col1col2a a b d eb d q nan nanc o b d ef nan nan a bg nan nan a bo m e nan nan
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number1number2col1col2a a b d eb d q nan nanc o b d ef nan nan a bg nan nan a bo m e nan nan
3、concat和join的共同点是可以合并3个以上的对象，merge只合并两个对象
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import pandas as pd
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print pd.concat([df1,df2],join='outer',axis=1)
print pd.concat([df2,df1],join='outer',axis=1)
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print(pd.merge(df1,df2,left_index=true,right_index=true,how='outer'))
print(df1.join(df2,how='outer'))
print(pd.concat([df1,df2],join='outer',axis=1))
可以看出三个函数合并索引后输出的结果是一样的
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