pandas concat()

`pandas.concat()` 是 pandas 库中的一个函数，主要用于将两个或更多的 pandas DataFrame 或 Series 对象沿着某一轴方向连接在一起。这个操作类似于 SQL 中的 `JOIN` 操作，但更强大，可以处理多种数据结构和连接方式。

以下是 `concat()` 函数的一些关键参数和用法：

1. `data`: 需要合并的数据序列，可以是一个 DataFrame 列表、Series 列表、字典（键对应列名），或者是单独的 DataFrame 或 Series 对象。

2. `axis`: 默认为 0（即行方向），表示沿着索引方向连接；设置为 1 可以沿列方向（索引对齐）连接。

3. `join`: 决定如何处理共享的索引标签，如 'inner'（默认），'outer'，'left' 或 'right' 等。

4. `ignore_index`: 如果为 True，则新结果会有一个从 0 开始递增的连续整数索引，不会保留原有数据的索引。

5. `keys`: 当输入包含多个 DataFrame 而你想使用它们的某个列作为合并键时，可以用此参数。

通过 `concat()`，你可以方便地创建新的 DataFrame，尤其是在进行数据清洗、预处理或数据分析时，能够轻松地整合和拼接多个数据源。

相关问题

pandas concat

Pandas concat is a function that is used to concatenate two or more pandas dataframes or series along a specified axis. Concatenation is a process of combining data from different sources into a single dataset. The concat function can be used to combine dataframes or series with similar or different column names and index values.

Syntax:

pd.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, sort=False, copy=True)

Parameters:

- objs: A sequence or mapping of Series or DataFrame objects that will be concatenated.
- axis: The axis to concatenate along (0 or 1).
- join: The type of join to perform. Acceptable values are ‘inner’, ‘outer’, ‘left’, and ‘right’. The default value is ‘outer’.
- ignore_index: A boolean value indicating whether to reset the index of the concatenated DataFrame. The default value is False.
- keys: A sequence of labels to use as the new index levels. This parameter is only valid when concatenating along the columns (axis=1).
- levels: A sequence of sequences that define the new index levels. This parameter is only valid when concatenating along the columns (axis=1).
- names: A sequence of names for the new index levels. This parameter is only valid when concatenating along the columns (axis=1).
- verify_integrity: A boolean value indicating whether to check for duplicate index values. The default value is False.
- sort: A boolean value indicating whether to sort the resulting DataFrame by the column names. The default value is False.
- copy: A boolean value indicating whether to copy the data. The default value is True.

Example:

import pandas as pd

# create two dataframes
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                    'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                    'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']})

# concatenate dataframes
result = pd.concat([df1, df2])

print(result)

Output:

    A   B   C   D
0  A0  B0  C0  D0
1  A1  B1  C1  D1
2  A2  B2  C2  D2
3  A3  B3  C3  D3
0  A4  B4  C4  D4
1  A5  B5  C5  D5
2  A6  B6  C6  D6
3  A7  B7  C7  D7

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