python中pd.concat()函数
时间: 2023-04-20 20:04:26 浏览: 168
pd.concat()函数是pandas库中的一个函数,用于将多个数据框或序列按照指定的轴进行合并。它可以按行或列方向进行合并,并且可以指定合并的方式(内连接、外连接等)。该函数的语法为:pd.concat(objs, axis=, join='outer', ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, sort=False, copy=True)。其中,objs是要合并的数据框或序列,axis是合并的轴(表示按行合并,1表示按列合并),join是合并的方式(默认为outer,即外连接),ignore_index表示是否忽略原来的索引,keys是用于合并的键,levels和names用于多层索引的合并,verify_integrity表示是否检查合并后的索引是否重复,sort表示是否按照索引排序,copy表示是否复制数据。
相关问题
python中pd.concat
pd.concat() 是 pandas 库中的一个函数,用于将多个 DataFrame 或 Series 按照指定的轴进行合并。
它的语法如下:
```python
pd.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False)
```
参数说明:
- `objs`:要合并的 DataFrame 或 Series 对象的序列或字典。可以是一个列表或字典,每个元素都是一个 DataFrame 或 Series。
- `axis`:指定合并的轴,默认为 0,表示按行合并;如果设置为 1,表示按列合并。
- `join`:指定合并时使用的连接方式,默认为 'outer',表示取并集;还可以选择 'inner',表示取交集。
- `ignore_index`:是否忽略原始索引,默认为 False。如果设置为 True,则会生成一个新的连续索引。
示例:
```python
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})
# 按行合并
result = pd.concat([df1, df2])
print(result)
# 输出:
# A B
# 0 1 4
# 1 2 5
# 2 3 6
# 0 7 10
# 1 8 11
# 2 9 12
# 按列合并
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(result)
# 输出:
# A B A B
# 0 1 4 7 10
# 1 2 5 8 11
# 2 3 6 9 12
```
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python中pd.concat()和merge
pd.concat()和merge都是pandas库中用于合并数据的函数。
pd.concat()函数可以将多个数据框按照行或列的方向进行拼接,可以指定拼接的方式(inner或outer),也可以指定拼接的轴(axis=0或axis=1)。
merge函数则是基于某些共同的列将两个数据框进行合并,可以指定合并的方式(inner、outer、left、right),也可以指定共同的列(on参数)。
两者的区别在于,pd.concat()是基于轴进行拼接,而merge是基于列进行合并。在实际应用中,两者的使用场景也有所不同。