pandas concat
详解pandas.concat(),pandas concat（合并数据框）函数使用方法(图文详解1)
详细解释 pandas.concat() 函数的使用方法。
- 函数作用:
pandas.concat()函数用于沿着一个轴(行或列)将多个 DataFrame 或 Series 对象合并为一个新的 DataFrame 对象。这在需要整合和处理来自不同来源的数据时非常有用。 - 底层原理:
在 Pandas 中,concat()函数利用 NumPy 的广播机制,将输入的 DataFrame 或 Series 对象沿指定轴进行合并。函数会根据输入对象的索引和列(或行)名称,自动对齐数据,并可以选择保留或丢弃缺失值。 - 使用方法:
pandas.concat(objs, axis=0, ignore_index=False, join='outer', join_axes=None, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, sort=None, copy=True)
objs: 要合并的 DataFrame 或 Series 对象的列表axis: 合并的轴,0表示行,1表示列ignore_index: 是否忽略原有索引,创建新的索引join: 指定合并方式,’outer'(默认)或’inner’keys: 为合并后的层次化索引添加键
- 使用步骤:
a. 导入 Pandas 库
b. 创建需要合并的 DataFrame 对象
c. 使用pandas.concat()函数合并 DataFrame
d. 根据需求调整合并参数,如axis、ignore_index、join等 - 示例代码:
import pandas as pd
# 创建三个 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})
df3 = pd.DataFrame({'A': [9, 10], 'B': [11, 12]})
# 沿行合并 DataFrame
combined_df = pd.concat([df1, df2, df3])
print(combined_df)
# 输出:
# A B
# 0 1 3
# 1 2 4
# 0 5 7
# 1 6 8
# 0 9 11
# 1 10 12
# 沿列合并 DataFrame
combined_df_col = pd.concat([df1, df2, df3], axis=1)
print(combined_df_col)
# 输出:
# A B A B A B
# 0 1 3 5 7 9 11
# 1 2 4 6 8 10 12
# 忽略原有索引,创建新索引
combined_df_ignore = pd.concat([df1, df2, df3], ignore_index=True)
print(combined_df_ignore)
# 输出:
# A B
# 0 1 3
# 1 2 4
# 2 5 7
# 3 6 8
# 4 9 11
# 5 10 12
总结:
pandas.concat() 函数是 Pandas 中非常强大的数据整合工具,可以灵活地沿行或列合并多个 DataFrame 或 Series 对象。通过调整合并参数,可以满足不同的数据整合需求。掌握好该函数的使用方法,对于数据分析和处理非常有帮助。
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