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(dataframe拼接) Pandas 拼接(concat) 「Pandas数据拼接」 全网首发(图文详解1)

前沿技术 Micheal 6个月前 (05-30) 91次浏览 已收录 扫描二维码

(dataframe拼接) Pandas 拼接(concat)

Pandas的拼接(concat)操作是一种数据处理技术,允许你将多个Pandas数据结构(例如DataFrame或Series)沿着某个轴(行或列)合并或连接。这一操作通过pandas.concat()函数实现,提供了灵活的数据组合能力,特别适用于数据清洗和准备阶段。

使用pandas.concat()函数

在使用pandas.concat()函数时,你可以根据需要指定多个参数,以达到预期的数据拼接效果。以下是一些常用参数:

  • objs: 需要被合并的pandas对象的列表或字典。这是唯一的必需参数。
  • axis: 指定合并的轴。默认是0,意味着操作是在索引(行)上进行,设置为1时,操作在列上进行。
  • join: 控制如何处理不在调用对象中的索引。默认值为'outer',表示取并集,'inner'则表示取交集。
  • ignore_index: 如果为True,则不使用索引标签进行拼接,而是创建一个新的整数索引。

示例:DataFrame的拼接

假设我们有两个DataFrame df1df2,我们希望按照行(axis=0)来拼接它们。

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
                   index=[0, 1, 2, 3])

df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                    'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                    'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']},
                   index=[4, 5, 6, 7])

# 使用concat拼接df1和df2
result = pd.concat([df1, df2])

print(result)

这段代码将df1df2按照行方向拼接。如果希望沿着列的方向拼接它们,可以设置axis=1

按列拼接示例

# 按列拼接df1和df2
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)

print(result)

请注意,在按列拼接时,如果行索引不一致,不匹配的部分会被填充为NaN(不是数)。

这些只是pandas.concat()函数使用的基本示例。它还提供了更多的参数和选项来满足复杂的数据操作需求,比如通过keys参数来创建层次化索引等。建议根据具体情况和需求,参考官方文档进行深入学习和实践。
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