pandas cat
时间: 2024-01-10 15:21:53 浏览: 21
pandas中的`cat`方法用于将多个Series对象连接在一起。它可以将多个Series对象按照指定的分隔符连接成一个新的Series对象。
以下是一个示例:
```python
import pandas as pd
s1 = pd.Series(['a', 'b', 'c'])
s2 = pd.Series(['1', '2', '3'])
s3 = pd.Series(['x', 'y', 'z'])
result = pd.Series.cat([s1, s2, s3], sep='-')
print(result)
```
输出结果为:
```
0 a-1-x
1 b-2-y
2 c-3-z
dtype: object
```
在这个例子中,我们创建了三个Series对象`s1`,`s2`和`s3`,然后使用`pd.Series.cat`方法将它们连接在一起,使用`-`作为分隔符。最后,我们打印出连接后的结果。
相关问题
pandas中cat
pandas中的cat函数用于在Series对象中进行合并操作。在连接的过程中,可以通过设置sep参数来指定连接字符串的分隔符。如果在合并的过程中遇到缺失值(NaN),默认情况下会直接忽略掉。如果需要替换缺失值,可以使用na_rep参数来指定替换字符串。cat函数的用法如下所示:
s.str.cat(others=None, sep=None, na_rep=None, join='left')
需要注意的是,cat函数只能用于Series对象的合并操作,如果需要在DataFrame中进行行合并操作,可以使用pd.concat函数。
pandas的cat函数
pandas的cat函数是用于将多个Series或DataFrame对象连接起来,形成一个新的Series或DataFrame对象。它的语法为:
```python
pandas.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, sort=False, copy=True)
```
其中,objs表示要连接的对象序列,axis表示连接的轴方向(0表示按行连接,1表示按列连接),join表示连接方式(默认为'outer'表示取并集,还可以取'inner'表示取交集),ignore_index表示是否忽略原序列的索引,keys表示新序列的层级索引,levels表示索引层级的名称,names表示新序列的列名,verify_integrity表示是否检查连接后的序列是否有重复索引,sort表示是否按索引排序,copy表示是否复制原序列。