pandas处理多组数据的时候往往会要用到数据的合并处理,使用 concat是一种基本的合并方式.而且concat中有很多参数可以调整,合并成你想要的数据形式.

1、axis(合并方向)：axis=0是预设值，因此未设定任何参数时，函数默认axis=0。

>>> import pandas as pd

>>> import numpy as np

#定义资料集

>>> df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns=['a','b','c','d'])

>>> df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['a','b','c','d'])

>>> df3 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*2, columns=['a','b','c','d'])

#concat纵向合并

>>> res = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0)

>>> print(res)

     a    b    c    d

0  0.0  0.0  0.0  0.0

1  0.0  0.0  0.0  0.0

2  0.0  0.0  0.0  0.0

0  1.0  1.0  1.0  1.0

1  1.0  1.0  1.0  1.0

2  1.0  1.0  1.0  1.0

0  2.0  2.0  2.0  2.0

1  2.0  2.0  2.0  2.0

2  2.0  2.0  2.0  2.0

仔细观察会发现结果的index是0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2，若要将index重置，请看下面。

2、ignore——index(重置index)

#承上一个例子，并将index_ignore设定为True

>>> res = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0, ignore_index=True)

>>> print(res)

     a    b    c    d

0  0.0  0.0  0.0  0.0

1  0.0  0.0  0.0  0.0

2  0.0  0.0  0.0  0.0

3  1.0  1.0  1.0  1.0

4  1.0  1.0  1.0  1.0

5  1.0  1.0  1.0  1.0

6  2.0  2.0  2.0  2.0

7  2.0  2.0  2.0  2.0

8  2.0  2.0  2.0  2.0

结果的index变0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8。

3、join(合并方式)

join='outer'为预设值，因此未设定任何参数时，函数默认join='outer'。此方式是依照column来做纵向合并，有相同的column上下合并在一起，其他独自的column个自成列，原本没有值的位置皆以NaN填充。

>>> import pandas as pd

>>> import numpy as np

>>> df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns=['a','b','c','d'], index=[1,2,3])

>>> df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['b','c','d','e'], index=[2,3,4])

#纵向"外"合并df1与df2

>>> res = pd.concat([df1, df2], axis=0, join='outer')

>>> print(res)

     a    b    c    d    e

1  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN

2  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN

3  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN

2  NaN  1.0  1.0  1.0  1.0

3  NaN  1.0  1.0  1.0  1.0

4  NaN  1.0  1.0  1.0  1.0

#原理同上个例子的说明，但只有相同的column合并在一起，其他的会被抛弃。

#纵向"内"合并df1与df2

>>> res = pd.concat([df1, df2], axis=0, join='inner')

>>> print(res)

     b    c    d

1  0.0  0.0  0.0

2  0.0  0.0  0.0

3  0.0  0.0  0.0

2  1.0  1.0  1.0

3  1.0  1.0  1.0

4  1.0  1.0  1.0

#重置index并打印结果

>>> res = pd.concat([df1, df2], axis=0, join='inner', ignore_index=True)

>>> print(res)

     b    c    d

0  0.0  0.0  0.0

1  0.0  0.0  0.0

2  0.0  0.0  0.0

3  1.0  1.0  1.0

4  1.0  1.0  1.0

5  1.0  1.0  1.0

4、join_axes(依照axes合并)

>>> import pandas as pd

>>> import numpy as np

>>> df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns=['a','b','c','d'], index=[1,2,3])

>>> df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['b','c','d','e'], index=[2,3,4])

#依照`df1.index`进行横向合并

>>> res = pd.concat([df1, df2], axis=1, join_axes=[df1.index])

>>> print(res)

     a    b    c    d    b    c    d    e

1  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN  NaN  NaN  NaN

2  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  1.0  1.0  1.0

3  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  1.0  1.0  1.0

#移除join_axes，并打印结果

>>> res = pd.concat([df1, df2], axis=1)

>>> print(res)

     a    b    c    d    b    c    d    e

1  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN  NaN  NaN  NaN

2  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  1.0  1.0  1.0

3  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  1.0  1.0  1.0

4  NaN  NaN  NaN  NaN  1.0  1.0  1.0  1.0

5、append(添加数据)

append只有纵向合并，没有横向合并。

>>> import pandas as pd

>>> import numpy as np 

>>> df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns=['a','b','c','d'])

>>> df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['a','b','c','d'])

>>> df3 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['a','b','c','d'])

>>> s1 = pd.Series([1,2,3,4], index=['a','b','c','d'])

#将df2合并到df1的下面，以及重置index，并打印出结果

>>> res = df1.append(df2, ignore_index=True)

>>> print(res)

     a    b    c    d

0  0.0  0.0  0.0  0.0

1  0.0  0.0  0.0  0.0

2  0.0  0.0  0.0  0.0

3  1.0  1.0  1.0  1.0

4  1.0  1.0  1.0  1.0

5  1.0  1.0  1.0  1.0

#合并多个df，将df2与df3合并至df1的下面，以及重置index，并打印出结果

>>> res = df1.append([df2, df3], ignore_index=True)

>>> print(res)

     a    b    c    d

0  0.0  0.0  0.0  0.0

1  0.0  0.0  0.0  0.0

2  0.0  0.0  0.0  0.0

3  1.0  1.0  1.0  1.0

4  1.0  1.0  1.0  1.0

5  1.0  1.0  1.0  1.0

6  1.0  1.0  1.0  1.0

7  1.0  1.0  1.0  1.0

8  1.0  1.0  1.0  1.0

#合并series，将s1合并至df1，以及重置index，并打印出结果

>>> res = df1.append(s1, ignore_index=True)

>>> print(res)

     a    b    c    d

0  0.0  0.0  0.0  0.0

1  0.0  0.0  0.0  0.0

2  0.0  0.0  0.0  0.0

3  1.0  2.0  3.0  4.0

Pandas 合并 concat的更多相关文章

  1. 【转】Pandas学习笔记（五）合并 concat

    Pandas学习笔记系列: Pandas学习笔记(一)基本介绍 Pandas学习笔记(二)选择数据 Pandas学习笔记(三)修改&添加值 Pandas学习笔记(四)处理丢失值 Pandas学 ...

  2. pandas的concat函数和append方法

    pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,keys=None, levels=None, nam ...

  3. python pandas合并多个excel(xls和xlsx)文件（弹窗选择文件夹和保存文件）

    # python pandas合并多个excel(xls和xlsx)文件(弹窗选择文件夹和保存文件) import tkinter as tk from tkinter import filedial ...

  4. python pandas 合并数据函数merge join concat combine_first 区分

    pandas对象中的数据可以通过一些内置的方法进行合并:pandas.merge,pandas.concat,实例方法join,combine_first,它们的使用对象和效果都是不同的,下面进行区分 ...

  5. Pandas合并数据集之concat、combine_first方法

    轴向连接(concat) Numpy import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series arr = np.arange( ...

  6. pandas合并数据集-【老鱼学pandas】

    有两个数据集,我们想把他们的结果根据相同的列名或索引号之类的进行合并,有点类似SQL中的从两个表中选择出不同的记录并进行合并返回. 合并 首先准备数据: import pandas as pd imp ...

  7. Pandas合并数据集之merge、join方法

    合并数据集 pandas.merge 可根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来. pandas.concat 可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起. combine_first merg ...

  8. Pandas 合并merge

    pandas中的merge和concat类似,但主要是用于两组有key column的数据,统一索引的数据. 通常也被用在Database的处理当中. 1.依据一组key合并 >>> ...

  9. pandas 合并数据

    1.  pandas 的merge,join 就不说了. 2.  神奇的:  concat      append 参考: PANDAS 数据合并与重塑(concat篇) 3.

随机推荐

  1. js中 var functionName = function() {} 和 function functionName() {} 两种函数声明的区别

    js中有两种声明函数的方法,分别为: var functionOne = function() { // Some code }; function functionTwo() { // Some c ...

  2. sql 不够七位数 在左侧自动补零 ,并循环插入N条记录

    select right(cast('0000000000'+rtrim(字段) as varchar(20)),7) declare @i intdeclare @qid int set @i=1s ...

  3. php微服务框架 PHP-MSF 的容器部署和使用

    评论:1 · 阅读:8412· 喜欢:1 一.需求 PHP-msf 是 Carema360 开发的 PHP 微服务框架,目前我没有实际用过,但是市面上的微服务框架要么在推崇 Spring 系,要么是  ...

  4. anaconda 在内网中代理配置

    修改anaconda的配置文件,位置在c:\User(或“用户”)\current_user(当前用户)\.condarc,将以下内容拷贝进去, 替换原有内容, 修改 http://proxy.you ...

  5. ionic3安卓版release发布

    1.进入到项目根目录 keytool -genkey -v -keystore your-full-keystore-name.keystore -alias your-lias-name -keya ...

  6. linux git pull/push时提示输入账号密码之免除设置

    1.先cd到根目录,执行git config --global credential.helper store命令 [root@iZ25mi9h7ayZ ~]# git config --global ...

  7. VLAN中继协议

    VTP(VLAN Trunking Protocol):是VLAN中继协议,也被称为虚拟局域网干道协议.作用是十几台交换机在企业网中,配置VLAN工作量大,使用VTP协议,把一台交换机配置成VTP S ...

  8. wampserver_x86_3.0.6 允许外网访问配置教程

    1.打开wamp目录下的apache配置文件中的httpd.conf 用可以看行数的编辑器打开 大概244行: 改为 <Directory /> AllowOverride none Re ...

  9. 游戏中转盘概率的算法---python实现

    加入转盘的内容及概率如下 转盘倍数 0.5 0.6 0.7 0.8 1 1.2 1.5 1.8 2 机率 0.2 0.15 0.15 0.2 0.2 0.1 0.1 0.05 0.05 下面来实现转盘 ...

  10. cookie与session的区别是什么

    cookie与session的区别有:cookie以文本格式存储在浏览器上,存储量有限:而会话存储在服务端,可以无限量存储多个变量并且比cookie更安全 在php中可以指定站点的访问者信息存储在se ...