pd.concat()函数关闭自动排序
时间: 2023-10-14 15:29:36 浏览: 36
可以通过设置参数sort=False来关闭pd.concat()函数的自动排序功能。例如:
``` python
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9]})
result = pd.concat([df1, df2], sort=False)
print(result)
```
输出结果为:
```
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
0 4 7
1 5 8
2 6 9
```
可以看到,关闭了排序功能后,原先在两个DataFrame中的行顺序得以保留。
相关问题
pd.concat函数
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。
pd.concat函数参数
pd.concat函数的参数包括:
- objs:要连接的pandas对象(例如Series,DataFrame或Panel)的序列、映射或DataFrame字典。
- axis:指定连接的轴,可以是0(按行连接)或1(按列连接)。
- join:指定连接的方式,可选值有"inner"(交集)、"outer"(并集)、"left"(左连接)和"right"(右连接)。
- ignore_index:如果为True,则忽略原来的索引并生成一个新的连续索引。
- keys:用于创建层次化索引的键。
- sort:如果为True,则按照连接键对结果进行排序。
- copy:如果为True,则总是复制数据,否则只在需要时复制数据。
除了以上常用参数,pd.concat还有一些其他参数,例如verify_integrity、names等,可以根据具体需求进行设置。