pandas的concat

pandas的concat()函数用于连接(合并)pandas对象,如Series、DataFrame或Panel,沿指定的轴进行连接。

语法:
pandas.concat(objs, axis=0, join=‘outer’, ignore_index=False, keys=None)

参数说明:

  • objs: 要连接的pandas对象的序列或映射。通常为Series或DataFrame对象。
  • axis: 指定连接的轴,0表示按行连接,1表示按列连接。
  • join: 指定连接的方式,默认为’outer’表示取并集。可选值为’inner’表示取交集。
  • ignore_index: 是否忽略原始对象的索引。默认为False,表示保留原始索引。
  • keys: 用于构建层次化索引的键值,可以是任意值。

pandas库提供了concat()函数用于将多个数据集按照指定的轴方向进行拼接,可以有以下几种常见的用法:

  1. 按行拼接:将多个数据集按照行的方向进行拼接,即把多个数据集竖向拼接在一起。示例代码如下:
import pandas as pddf1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})result = pd.concat([df1, df2])
print(result)
  1. 按列拼接:将多个数据集按照列的方向进行拼接,即把多个数据集横向拼接在一起。示例代码如下:
import pandas as pddf1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})result = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(result)
  1. 指定索引:通过ignore_index参数可以重新生成新的索引,示例代码如下:
import pandas as pddf1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})result = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
print(result)
  1. 指定连接方式:通过join参数可以指定拼接的方式,可选的取值包括'inner''outer'。默认为'outer'表示并集,'inner'表示交集。示例代码如下:
import pandas as pddf1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7]})result = pd.concat([df1, df2], join='inner')
print(result)

以上是常见的几种concat()函数的用法,根据具体的数据拼接需求,可以灵活选择合适的参数来处理数据。

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