pandas concat 多出一列

你可以使用`axis`参数来指定在哪个维度上进行拼接。默认情况下，`axis=0`表示沿着行的方向进行拼接，而`axis=1`表示沿着列的方向进行拼接。

如果使用`pandas.concat()`函数拼接多个DataFrame时，如果这些DataFrame具有不重叠的列，那么拼接后的结果会包含所有列。如果其中一个DataFrame没有某一列的数据，那么该列在拼接后的结果中将会以缺失值表示。

以下是一个示例，展示如何使用`pandas.concat()`函数将多个DataFrame沿着列的方向进行拼接：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'B': [4, 5, 6]})

df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9],
                    'D': [10, 11, 12]})

result = pd.concat([df1, df2], axis=1)

在上述示例中，`df1`和`df2`分别包含两列数据。通过`pd.concat()`函数将它们沿着列的方向拼接，`result`将会是一个包含四列数据的DataFrame。如果两个DataFrame存在不重叠的列，拼接后的结果将会包含所有的列，并在缺失值位置填充NaN。

希望这个示例能够帮助到你！如果你有任何其他问题，请随时提问。

相关问题

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：

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。

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