python pandas concat
时间: 2023-04-16 10:02:54 浏览: 61
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 参数
在Python的pandas库中,concat函数用于将多个DataFrame对象按照指定的轴进行连接。concat函数的参数如下:
1. objs:要连接的DataFrame对象的序列或字典。这是concat函数的必需参数。
2. axis:指定连接的轴。默认为0,表示按行连接;如果设置为1,表示按列连接。
3. join:指定连接的方式。可选值为'inner'和'outer',默认为'outer'。'inner'表示取交集,'outer'表示取并集。
4. ignore_index:是否忽略原始索引。默认为False,表示保留原始索引;如果设置为True,表示忽略原始索引并生成新的索引。
5. keys:用于创建层次化索引的键。可以是任意可迭代对象,如列表或数组。
6. sort:是否对连接后的数据进行排序。默认为False,表示不排序;如果设置为True,表示按照连接的轴进行排序。
7. copy:是否复制数据。默认为True,表示复制;如果设置为False,表示不复制。
下面是一个示例代码,演示了如何使用concat函数:
```python
import pandas as pd
# 创建两个DataFrame对象
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})
# 按行连接两个DataFrame对象
result = pd.concat([df1, df2], axis=0)
print(result)
```
输出结果为:
```
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
0 7 10
1 8 11
2 9 12
```
这里的concat函数将df1和df2按行连接起来,生成了一个新的DataFrame对象result。