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(python concat) 详解pandas.concat()(合并数据框)函数使用方法 使用 pandas.concat 函数合并 DataFrame 全网首发(图文详解1)

前沿技术 Micheal 2个月前 (05-31) 32次浏览 已收录 扫描二维码

(python concat) 详解pandas.concat()(合并数据框)函数使用方法

pandas.concat() 是 Pandas 库中一个非常有用的函数,它允许你将两个或多个 DataFrame 对象沿着某个轴(水平或垂直)合并或连接。该函数提供了多种选项,如处理索引、指定合并的轴、处理重复列等,以适应不同的数据合并需求。下面将逐步介绍如何使用 pandas.concat() 函数。

引入Pandas库

首先,确保你的环境中已安装了 Pandas 库。如果未安装,可以通过命令 pip install pandas 来安装。然后,导入 Pandas 库:

import pandas as pd

准备数据集

假设我们有两个 DataFrame 对象 df1df2,我们想要将它们合并起来。

# 创建示例 DataFrame
data1 = {'Name': ['John', 'Anna'], 'Age': [28, 22]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

data2 = {'Name': ['Mike', 'Lily'], 'Age': [32, 26]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

使用 pandas.concat() 合并 DataFrame

垂直合并(默认)

默认情况下,pandas.concat() 沿轴0合并(垂直方向),相当于把第二个 DataFrame 放在第一个 DataFrame 的下面。

result = pd.concat([df1, df2])
print(result)

水平合并

如果你想要在水平方向上合并 DataFrame(即并排放置),你需要将 axis 参数设置为 1。

result = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(result)

管理索引

在合并时,你可能会遇到索引的问题。例如,默认情况下,垂直合并会保留原始 DataFrame 的索引,这可能会导致索引重复。你可以使用 ignore_index=True 来让 Pandas 忽略原有索引,重新创建一个新的整数索引。

result = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
print(result)

处理列不对齐的情况

在合并时,如果两个 DataFrame 的列不完全相同,Pandas 会自动处理不对齐的列,缺少的数据将被填充为 NaN(不是数字)。

data3 = {'Name': ['Zoe'], 'Score': [95]}
df3 = pd.DataFrame(data3)

result = pd.concat([df1, df3], sort=False)
print(result)

在上面的例子中,df1 中没有 Score 列,而 df3 中没有 Age 列,合并后的 DataFrame 用 NaN 填充了缺失的数据。

通过以上步骤和示例,你应该能够了解如何使用 pandas.concat() 函数来合并 DataFrame 了。这是数据处理与分析中的一个基础且强大的工具。
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