日常分析数据时，只有单一数据文件的情况其实很少见，更多的情况是，
我们从同一个数据来源定期或不定期的采集了很多数据文件；或者从不同的数据源采集多种不同格式的数据文件。
在这样的情况下，分析数据之前，需要将不同的数据集合并起来。
合并数据一般有两个维度，一是同构的数据集合并后行数增加；一是异构的数据集合并后列数增加。
比如我们采集了3个不同年份的人口统计文件，分别为：
import pandas as pd
fp1 = "population1.csv"
df = pd.read_csv(fp1)
df
import pandas as pd
fp2 = "population2.csv"
df = pd.read_csv(fp2)
df
import pandas as pd
fp3 = "population3.csv"
df = pd.read_csv(fp3)
df
合并所有的数据集可以用 pd.concat 方法，不过一个一个文件读取之后再合并比较麻烦。
如果文件名称有规律的话（一般定期采集的数据集文件，文件名都有一定的规律），可以通过 glob 库（支持通配符匹配）来匹配所有数据文件。
然后利用python代码的灵活性一次合并所有的数据。
from glob import glob
files = sorted(glob("./population[1-3].csv"))
df = pd.concat((pd.read_csv(f) for f in files))
df
这样合并之后，发现索引是有重复的，如果要保持索引的唯一性，可以在合并时指定 ignore_index=True。
df = pd.concat((pd.read_csv(f) for f in files), ignore_index=True)
df
异构的数据集指数据结构不一样的数据，一般来自于不同的数据源。
比如：
import pandas as pd
fp1 = "population-total.csv"
df = pd.read_csv(fp1)
df
import pandas as pd
fp2 = "population-man.csv"
df = pd.read_csv(fp2)
df
import pandas as pd
fp3 = "population-woman.csv"
df = pd.read_csv(fp3)
df
合并的方式和前面按行合并类似，区别在于指定 axis=1。
from glob import glob
files = sorted(glob("./population-*.csv"))
df = pd.concat((pd.read_csv(f) for f in files), axis=1)
df
合并之后发现有重复的列，对于重复的行，可以简单的通过 drop_duplicates()方法来去重，
去除重复的列则需要一些技巧。
df = df.loc[:, ~df.columns.duplicated()]
df
这样就去除了重复的列，完成了异构数据集的合并。
本篇使用的示例数据可以通过下面的url下载：