pd.concat忽略索引

可以通过设置参数ignore_index=True来让pd.concat()函数忽略索引。这样做将会重新生成一个新的整数索引，而不是保留原始的索引。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9],
                    'B': [10, 11, 12]})

# 使用pd.concat()进行拼接，并忽略索引
result = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
print(result)

输出结果如下：

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

可以看到，新生成的DataFrame的索引是重新生成的整数索引，而不是保留原始的索引。

相关问题

pd.concat 忽视索引

`pd.concat` 是Pandas库中的一个函数，用于沿特定轴将两个或多个对象堆叠在一起。在Pandas中，索引是数据的一个重要部分，它可以帮助我们识别和定位数据。在默认情况下，`pd.concat` 在合并时会保留这些索引。但在某些情况下，我们可能希望忽略原始的索引，使用默认的整数索引，这可以通过设置参数来实现。

如果你想要在使用 `pd.concat` 进行合并时忽略原有的索引，可以设置 `ignore_index=True` 参数。这样，在合并后，Pandas会自动重置索引，为合并后的数据框（DataFrame）创建一个新的从0开始的整数索引。这在某些情况下非常有用，比如当你不关心原始数据的索引信息，只需要连续的整数索引时。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame作为示例
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['x', 'y', 'z'])
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]}, index=['a', 'b', 'c'])

# 使用pd.concat合并df1和df2，忽略原有的索引
df_combined = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

print(df_combined)

输出结果将会是：

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

可以看到，合并后的数据框 `df_combined` 有一个新的整数索引，从0开始。

利用pd.concat合并两个sheet，再利用pd.Series和pd.concat在表格最后一行添加数据

可以使用`pd.read_excel`读取Excel文件中的两个sheet，并使用`pd.concat`方法将它们合并为一个表格。然后，使用`pd.Series`创建一个新的Series对象，再次使用`pd.concat`方法将其与合并后的表格连接起来，从而实现在表格的最后一行添加数据的功能。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel文件中的两个sheet
df1 = pd.read_excel('filename.xlsx', sheet_name='Sheet1')
df2 = pd.read_excel('filename.xlsx', sheet_name='Sheet2')

# 将两个表格合并为一个
df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

# 创建要添加的数据
new_data = pd.Series({'A': 4, 'B': 7})

# 将新数据转换为DataFrame对象并与合并后的表格连接
df = pd.concat([df, pd.DataFrame(new_data).T], ignore_index=True)

print(df)

其中，`pd.read_excel`方法用于读取Excel文件中的数据，`sheet_name`参数指定要读取的sheet名称。`pd.concat`方法用于将两个表格合并为一个，`ignore_index=True`表示忽略原始表格的索引，使用自动生成的新索引。`pd.DataFrame(new_data).T`将新数据转换为一个只有一行的DataFrame对象，并使用`pd.concat`方法将其与合并后的表格连接起来。