pandas concat 函数

pandas的concat函数是用来将多个DataFrame或Series沿着指定的轴进行拼接合并的方法。这个函数可以实现纵向合并和横向合并两种方式。在纵向合并时，可以取并集或者保留各自的索引；在横向合并时，可以取交集或者保留各自的列。

具体来说，通过指定axis参数为0，可以实现纵向合并（默认方式），即将多个DataFrame或Series按行拼接在一起。而通过指定axis参数为1，可以实现横向合并，即将多个DataFrame或Series按列拼接在一起。

在纵向合并时，可以通过设置join参数来控制索引的处理方式。当join参数为"outer"时，拼接后的DataFrame将包含所有的行索引，并将缺失的数据用NaN填充；当join参数为"inner"时，拼接后的DataFrame将只保留共有的行索引，并且缺失的数据将被删除。

在横向合并时，concat函数会根据列名进行对齐操作，共有的列将被保留，而缺失的列将被填充为NaN。

相关问题

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：

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：

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

pandas的concat函数

pandas的concat函数用于在 pandas 中连接 (concatenate) 数据对象，例如 Series、DataFrame 或 Panel 对象。它可以按照指定的轴将多个对象连接在一起，并且可以控制连接的方式和处理缺失数据的方式。

concat函数的基本语法如下：

pandas.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False)

参数解释：
- `objs`：要连接的对象列表，可以是 Series、DataFrame 或 Panel 对象
- `axis`：指定连接的轴方向，0 表示沿着行方向连接，1 表示沿着列方向连接
- `join`：指定连接的方式，'outer' 表示取并集，'inner' 表示取交集
- `ignore_index`：是否忽略原来对象的索引，如果设置为 True，则会生成新的整数索引

下面是一个示例，展示了如何使用concat函数连接两个DataFrame对象：

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]})

# 使用concat函数连接两个DataFrame对象
result = pd.concat([df1, df2])

print(result)

输出结果：

   A   B
0  1   4
1  2   5
2  3   6
0  7  10
1  8  11
2  9  12