pycharm pandas concat用法

Pandas的concat()函数可以将几个数据框按照指定的方式合并在一起。它的用法如下：

pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, sort=None, copy=True)

参数说明：

- objs：一个列表，用于指定需要合并的数据框。
- axis：指定合并的轴方向。默认值为0，表示按行合并；如果设置为1，表示按列合并。
- join：指定合并方式。默认值为'outer'，表示取并集；如果设置为'inner'，表示取交集。
- join_axes：用于指定轴方向上的索引。如果指定了join_axes参数，那么objs中的数据框必须具有该索引。
- ignore_index：表示是否忽略原始数据的索引。默认值为False，表示保留原始索引；如果设置为True，则会生成新的索引。
- keys：用于创建一个层次化索引。如果objs中的数据框没有列名，那么keys参数可以用于指定列名。
- levels、names：用于指定层次化索引的名称。
- verify_integrity：表示是否检查合并后的数据框是否有重复的行或列。默认值为False，表示不检查；如果设置为True，则会检查并抛出异常。
- sort：表示是否按照索引排序。默认值为None，表示不排序；如果设置为True，表示按照索引排序。
- copy：表示是否复制数据。默认值为True，表示复制数据。

示例：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
                   index=[0, 1, 2, 3])

df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                    'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                    'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']},
                   index=[4, 5, 6, 7])

df3 = pd.DataFrame({'A': ['A8', 'A9', 'A10', 'A11'],
                    'B': ['B8', 'B9', 'B10', 'B11'],
                    'C': ['C8', 'C9', 'C10', 'C11'],
                    'D': ['D8', 'D9', 'D10', 'D11']},
                   index=[8, 9, 10, 11])

# 按行合并
result1 = pd.concat([df1, df2, df3])
print(result1)

# 按列合并
result2 = pd.concat([df1, df2, df3], axis=1)
print(result2)

输出：

      A    B    C    D
0    A0   B0   C0   D0
1    A1   B1   C1   D1
2    A2   B2   C2   D2
3    A3   B3   C3   D3
4    A4   B4   C4   D4
5    A5   B5   C5   D5
6    A6   B6   C6   D6
7    A7   B7   C7   D7
8    A8   B8   C8   D8
9    A9   B9   C9   D9
10  A10  B10  C10  D10
11  A11  B11  C11  D11

      A    B    C    D    A    B    C    D    A    B    C    D
0    A0   B0   C0   D0  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
1    A1   B1   C1   D1  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
2    A2   B2   C2   D2  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
3    A3   B3   C3   D3  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
4   NaN  NaN  NaN  NaN   A4   B4   C4   D4  NaN  NaN  NaN  NaN
5   NaN  NaN  NaN  NaN   A5   B5   C5   D5  NaN  NaN  NaN  NaN
6   NaN  NaN  NaN  NaN   A6   B6   C6   D6  NaN  NaN  NaN  NaN
7   NaN  NaN  NaN  NaN   A7   B7   C7   D7  NaN  NaN  NaN  NaN
8   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN   A8   B8   C8   D8
9   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN   A9   B9   C9   D9
10  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  A10  B10  C10  D10
11  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  A11  B11  C11  D11

可以看到，按行合并的结果是将三个数据框按照行方向拼接在一起，而按列合并的结果则是将三个数据框按照列方向拼接在一起。