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python pandas concat

时间: 2023-04-16 09:02:54 浏览: 154
Python pandas concat是pandas库中的一个函数,用于将多个数据框(DataFrame)按照指定的轴进行合并。它可以按行或列进行合并,也可以按照索引进行合并。使用concat函数可以方便地将多个数据源合并成一个数据集,便于数据分析和处理。
相关问题

pandas concat

pandas提供了concat函数,可以将多个数据框(DataFrame)或者Series按照行或列连接起来。 concat的常用参数: - objs:需要连接的数据框或Series - axis:指定连接的轴,0为行,1为列 - join:指定连接方式,inner为交集,outer为并集 - ignore_index:是否忽略原数据框的索引 示例代码如下: ```python import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9]}) df3 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]}) # 行连接 df_concat_row = pd.concat([df1, df2, df3]) print(df_concat_row) # 列连接 df_concat_col = pd.concat([df1, df2, df3], axis=1) print(df_concat_col) ``` 输出结果: ``` A B 0 1 4 1 2 5 2 3 6 0 4 7 1 5 8 2 6 9 0 7 10 1 8 11 2 9 12 A B A B A B 0 1 4 4 7 7 10 1 2 5 5 8 8 11 2 3 6 6 9 9 12 ```

pandas concat函数

pandas concat函数是将两个或多个数据框或系列沿指定轴进行连接的函数。它可以按行或列进行连接,可以在连接时指定连接方式、连接键、是否保留索引等选项。具体语法如下: ```python pandas.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False, keys=None, sort=False, verify_integrity=False, copy=True) ``` 其中,参数含义如下: - objs:要连接的数据框或系列的列表或字典。 - axis:指定连接的轴,0表示按行连接,1表示按列连接,默认为0。 - join:指定连接方式,可以取值'outer'、'inner'、'left'、'right',分别表示外连接、内连接、左连接、右连接,默认为'outer'。 - ignore_index:是否忽略原来的索引,重新生成索引,默认为False。 - keys:将连接的数据框或系列加上一个多级索引,可以是列表、元组或数组,默认为None。 - sort:是否对连接后的数据进行排序,默认为False。 - verify_integrity:是否检查连接后的数据是否有重复索引,默认为False。 - copy:是否复制数据,默认为True。 示例: ```python import pandas as pd # 创建两个数据框 df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}) df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]}) # 按行连接 df_concat = pd.concat([df1, df2]) print(df_concat) # 按列连接 df_concat = pd.concat([df1, df2], axis=1) print(df_concat) # 指定连接键 df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4], 'key': ['K0', 'K1']}) df2 = pd.DataFrame({'C': [5, 6], 'D': [7, 8], 'key': ['K0', 'K1']}) df_concat = pd.concat([df1, df2], keys=['df1', 'df2'], join='inner', ignore_index=True) print(df_concat) ``` 输出结果: ``` A B 0 1 3 1 2 4 0 5 7 1 6 8 A B A B 0 1 3 5 7 1 2 4 6 8 key 0 K0 1 K1 2 K0 3 K1 ```
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