df1 = pd.concat([df1, df.loc[:, "diagnosis"]], axis = 1)

时间: 2024-04-26 07:27:08 浏览: 223

详解pandas数据合并与重塑（pd.concat篇）

在数据分析领域，Pandas库是Python中不可或缺的一部分，它的强大功能之一就是数据的合并与重塑。本篇文章将重点讲解Pandas中的数据合并方法——`pd.concat`，它可以帮助我们将多个DataFrame对象按照特定轴进行合并。 `pd.concat`函数是Pandas库提供的用于合并数据的主要方法。其基本语法如下： ```python pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False) ``` **参数说明：** - `objs`: 要合并的对象，可以是Series、DataFrame或Panel的列表。 - `axis`: 合并的轴，0表示按行合并（垂直合并），1表示按列合并（水平合并）。 - `join`: 合并方式，'inner'表示交集，'outer'表示并集。 - `join_axes`: 指定对齐轴，例如依据某个DataFrame的索引对齐。 - `ignore_index`: 是否忽略原有索引，True则生成新的连续索引。 - `keys`: 用于分组的键，可为列表或数组。 - `levels`: 多级索引的级别。 - `names`: 多级索引的名字。 - `verify_integrity`: 检查索引是否有重复，True则检查，False则不检查。 ### 1. 相同字段的表首尾相接当DataFrame对象具有相同的列时，`pd.concat`会将它们沿行方向（axis=0）简单地连接在一起。若想添加层次化的键，可以通过`keys`参数实现，例如： ```python frames = [df1, df2, df3] result = pd.concat(frames, keys=['x', 'y', 'z']) ``` ### 1.2 横向表拼接（行对齐） **1.2.1 axis=1** 当设置`axis=1`时，`pd.concat`会沿列方向（水平合并）进行对齐并合并DataFrame。例如： ```python result = pd.concat([df1, df4], axis=1) ``` **1.2.2 join参数** `join`参数决定如何处理列的对齐。'inner'表示只保留两个DataFrame的公共列，而'outer'则包含所有列。 ```python result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join='inner') ``` **1.2.3 join_axes** `join_axes`参数允许指定对齐的轴，例如： ```python result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join_axes=[df1.index]) ``` ### 1.3 append方法 `append`方法是DataFrame和Series对象的方法，它默认沿着列轴（axis=0）合并。例如： ```python result = df1.append(df2) ``` ### 1.4 无视index的concat 如果index没有实际意义，可以使用`ignore_index=True`忽略索引，让`pd.concat`仅根据列对齐并合并。 ```python result = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True) ``` ### 1.5 合并的同时增加区分数据组的键 **1.5.1 key参数** 通过`keys`参数可以直接为合并后的DataFrame增加区分数据来源的键： ```python result = pd.concat(frames, keys=['x', 'y', 'z']) ``` **1.5.2 字典传入** 使用字典将DataFrame与键关联： ```python pieces = {'x': df1, 'y': df2, 'z': df3} result = pd.concat(pieces) ``` ### 1.6 在DataFrame中加入新的行 `append`方法还可以将Series或字典构成的新行插入DataFrame中： ```python s2 = pd.Series(['X0', 'X1', 'X2', 'X3'], index=['A', 'B', 'C', 'D']) result = df1.append(s2, ignore_index=True) ``` ### 表格列字段不同的表合并当合并的DataFrame列字段不同时，可以使用`ignore_index=True`来忽略索引，用NaN填充缺失值。例如： ```python dicts = [{'A': 1, 'B': 2, 'C': 3, 'X': 4}, {'A': 5, 'B': 6, 'C': 7, 'Y': 8}] result = df1.append(dicts, ignore_index=True) ``` `pd.concat`提供了多种方式来灵活地合并DataFrame，无论是简单的首尾相接，还是复杂的列对齐，甚至涉及多级索引和数据分组，都能轻松应对。熟练掌握这一功能，对于数据处理和分析将大有裨益。

这是一个 pandas 库的 DataFrame 对象的方法，用于将两个 DataFrame 按照列（axis=1）进行拼接（concat）。其中的 df1 和 df 是两个要进行拼接的 DataFrame 对象，"diagnosis" 是 df 中的一列数据。该方法会将 df 中的 "diagnosis" 列添加到 df1 的最右侧，形成一个新的 DataFrame 对象。请注意，这里的 df1 和 df 必须是具有相同列数的 DataFrame，否则会报错。

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df1 = pd.concat([df1, df.loc[:, "diagnosis"]], axis = 1)

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pd.concat函数.pptx

df1 = data.query('fraud == 1') df2 = data.query('fraud == 0').sample(len(df1)) data = pd.concat([df1,df2],axis=0).reset_index(drop=True)

def save_csv(data): df = pd.DataFrame(pd.read_csv("data.csv")) df1 = pd.DataFrame(data, index=[0]) df2 = pd.concat([df, df1]) df2.to_csv("data.csv")

解释代码df['工会经费'] = round(df['应发工资'] * 0.02, 2) df1 = pd.concat([df['工号'], df['姓名'], df.loc[:,'应发工资':]], axis=1) df1.head()

def main(): for j in range(1, 159): print_hi(page=j) df = pd.DataFrame(data) df1 = pd.DataFrame(range(1, len(df)+1), columns=['序号']) pd.concat([df1, df], axis=1).to_csv('result1-1.csv', encoding='utf-8-sig', index=None)

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

优化这段代码df3 = pd.concat([df1,df2],axis=1) col = df3.columns.append('预测值')

df1= pd . DataFrame ([ls1,Is2]. columns = id ) df =df1.T df . columns =['数学','计算机"]

这段代码的含义是什么？df1 = df[df["Label"] == "Benign"][:380943] df2 = df[df["Label"] == "Malicious"][:380943] df = pd.concat([df1,df2], axis =0)

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