使用pandas进行数据预处理;;横向堆叠，即将两个表在X轴向拼接在一起，可以使用concat函数完成，concat函数的基本语法如下。

pandas.concat(objs,axis=0,join=outer,join_axes=None,ignore_index=False,keys=None,levels=None,names=None,verify_integrity=False,copy=True)

常用参数如下所示。;参数名称;当axis=1的时候，concat做行对齐，然后将不同列名称的两张或多张表合并。当两个表索引不完全一样时，可以使用join参数选择是内连接还是外连接。在内连接的情况下，仅仅返回索引重叠部分。在外连接的情况下，则显示索引的并集部分数据，不足的地方则使用空值填补。

当两张表完全一样时，不论join参数取值是inner或者outer，结果都是将两个表完全按照X轴拼接起来。;使用concat函数时，在默认情况下，即axis=0时，concat做列对齐，将不同行索引的两张或多张表纵向合并。在两张表的列名并不完全相同的情况下，可join参数取值为inner时，返回的仅仅是列名交集所代表的列，取值为outer时，返回的是两者列名的并集所代表的列，其原理示意如图。

不论join参数取值是inner或者outer，结果都是将两个表完全按照Y轴拼接起来;append方法也可以用于纵向合并两张表。但是append方法实现纵向表堆叠有一个前提条件，那就是两张表的列名需要完全一致。append方法的基本语法如下

pandas.DataFrame.append(self,other,ignore_index=False,verify_integrity=False)。

常用参数如下所示。;主键合并，即通过一个或多个键将两个数据集的行连接起来，类似于SQL中的JOIN。针对同一个主键存在两张包含不同字段的表，将其根据某几个字段一一对应拼接起来，结果集列数为两个元数据的列数和减去连接键的数量。;和数据库的join一样，merge函数也有左连接（left）、右连接（right）、内连接（inner）和外连接（outer），但比起数据库SQL语言中的join和merge函数还有其自身独到之处，例如可以在合并过程中对数据集中的数据进行排序等。

pandas.merge(left,right,how=inner,on=None,left_on=None,right_on=None,left_index=False,right_index=False,sort=False,suffixes=(_x,_y),copy=True,indicator=False)

可根据merge函数中的参数说明，并按照需求修改相关参数，就可以多种??法实现主键合并。;参数名称;join方法也可以实现部分主键合并的功能，但是join方法使用时，两个主键的名字必须相同。

pandas.DataFrame.join(self,other,on=None,how=left,lsuffix=,rsuffix=,sort=False)

常用参数说明如下。;数据分析和处理过程中若出现两份数据的内容几乎一致的情况，但是某些特征在其中一张表上是完整的，而在另外一张表上的数据则是缺失的时候，可以用combine_first方法进行重叠数据合并，其原理如下。;combine_first的具体用法如下。

pandas.DataFbine_first(other)

参数及其说明如下。;1.堆叠不同时间的订单详情表

订单详情表meal_order_detail1、meal_order_detail2、meal_order_detail3具有相同的特征，但数据时间不同，订单编号也不同，在数据分析过程中需要使用全量数据，故需要将几张表做纵向堆叠操作。

2.主键合并订单详情表、订单信息表和客户信息表

订单详情表、订单信息表和客户信息表两两之间存在相同意义的字段，因此需通过主键合并的方式将三张表合并为一张宽表。;;记录重复，即一个或者多个特征某几个记录的值完全相同

方法一是利用列表（list）去重，自定义去重函数：

方法二是利用集合（set）的元素是唯一的特性去重，如dish_set=set(dishes)。

;比较上述两种方法可以发现，方法一代码冗长。方法二代码简单了许多，但会导致数据的排列发生改变。

pandas提供了一个名为drop_duplicates的去重方法。该方法只对DataFrame或者Series类型有效。这种方法不会改变数据原始排列，并且兼具代码简洁和运行稳定的特点。该方法不仅支持单一特征的数据去重，还能