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详解pandas.concat(),pandas concat(合并数据框)函数使用方法(图文详解1)

Python Micheal 8个月前 (04-23) 110次浏览 已收录 扫描二维码
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详解pandas.concat(),pandas concat(合并数据框)函数使用方法(图文详解1)

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。

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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
  1. 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 axisignore_indexjoin 等
  2. 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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