pandas 中的 concat
时间: 2023-10-28 14:02:09 浏览: 34
concat 是 pandas 中用于合并数据的函数。它可以按照指定的轴将多个 DataFrame 或 Series 连接在一起。
concat 函数的常用参数有:
- objs:要连接的对象,可以是 DataFrame、Series 或者是一个对象列表。
- axis:指定连接的轴,0 表示按行连接,1 表示按列连接。
- join:指定连接的方式,可以是 'inner'(交集)或 'outer'(并集)。
- ignore_index:指定是否忽略原始索引值。
- keys:用于创建层次化索引。
使用 concat 函数可以将多个 DataFrame 按照行或列进行连接,形成一个新的 DataFrame。
例如,可以使用 concat 函数沿着行轴将两个 DataFrame 连接在一起:
```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]})
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
```
这样就将两个 DataFrame 按照行连接在一起了。
相关问题
pandas中concat函数
pandas中的concat函数可以将多个数据框按照指定的轴进行合并。其中,轴0表示按行合并,轴1表示按列合并。在合并时,可以指定合并方式,包括取交集、并集或者只保留某个数据框的数据。同时,还可以为每个数据框指定一个键值,以便在合并后进行区分。例如,可以使用concat函数将两个数据框按行合并,并为每个数据框指定一个键值,代码如下:
pd.concat([df1, df2], axis=0, keys=["DataFrame1", "DataFrame2"])
这样,合并后的数据框就可以通过键值进行区分了。
pandas中concat的用法
Pandas中的concat函数可以用来将两个或多个pandas对象按指定的轴方向进行连接,生成一个新的pandas对象。常见的使用方式为将两个DataFrame对象按行或列进行拼接。具体用法为:pd.concat([df1, df2], axis=0/1, join='outer/inner', ignore_index=False/True)。其中,axis=0表示按行拼接,axis=1表示按列拼接;join='outer'表示使用并集,join='inner'表示使用交集;ignore_index=False表示保留原来数据的索引,ignore_index=True表示重置索引。