pd.concat函数
时间: 2023-12-20 09:00:05 浏览: 10
pd.concat函数.pptx
pd.concat函数是pandas库中用于将多个DataFrame对象连接在一起的函数,可以在多个方向上进行连接,包括行方向和列方向。其语法如下:
```python
pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, sort=False, copy=True)
```
其中,objs参数是要连接的DataFrame对象列表,axis参数指定连接的方向,join参数指定连接的方式,ignore_index参数指定是否忽略原来的索引,keys参数指定连接后的索引层次化结构,其他参数可以参考pandas官方文档进行了解。
例如,以下代码将两个DataFrame对象在行方向上进行连接:
```python
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']})
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']})
df_concat = pd.concat([df1, df2], axis=0)
print(df_concat)
```
输出结果为:
```
A B C D
0 A0 B0 C0 D0
1 A1 B1 C1 D1
2 A2 B2 C2 D2
3 A3 B3 C3 D3
0 A4 B4 C4 D4
1 A5 B5 C5 D5
2 A6 B6 C6 D6
3 A7 B7 C7 D7
```
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