pandas的连接函数concat()函数
- pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,
- keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False,
- copy=True)
参数含义
objs
:Series,DataFrame或Panel对象的序列或映射。如果传递了dict,则排序的键将用作键参数,除非它被传递,在这种情况下,将选择值(见下文)。任何无对象将被静默删除,除非它们都是无,在这种情况下将引发一个ValueError。axis
:{0,1,...},默认为0。沿着连接的轴。join
:{'inner','outer'},默认为“outer”。如何处理其他轴上的索引。outer为联合和inner为交集。ignore_index
:boolean,default False。如果为True,请不要使用并置轴上的索引值。结果轴将被标记为0,...,n-1。如果要连接其中并置轴没有有意义的索引信息的对象,这将非常有用。注意,其他轴上的索引值在连接中仍然受到尊重。join_axes
:Index对象列表。用于其他n-1轴的特定索引,而不是执行内部/外部设置逻辑。keys
:序列,默认值无。使用传递的键作为最外层构建层次索引。如果为多索引,应该使用元组。levels
:序列列表,默认值无。用于构建MultiIndex的特定级别(唯一值)。否则,它们将从键推断。names
:list,default无。结果层次索引中的级别的名称。verify_integrity
:boolean,default False。检查新连接的轴是否包含重复项。这相对于实际的数据串联可能是非常昂贵的。copy
:boolean,default True。如果为False,请勿不必要地复制数据。
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
一、Numpy数组的连接–concatenate
a = np.arange(6).reshape(2,3)
a
array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5]])
1.垂直连接
np.concatenate([a,a])
array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5],
[0, 1, 2],
[3, 4, 5]])
2.水平连接
np.concatenate([a,a],axis=1)
array([[0, 1, 2, 0, 1, 2],
[3, 4, 5, 3, 4, 5]])
二、pandas.concat函数
s1 = Series([0,1],index = ['a','b'])
s2 = Series([2,3,4],index = ['c','d','e'])
s3 = Series([5,6],index = ['f','g'])
1.垂直连接
pd.concat([s1,s2,s3])
a 0
b 1
c 2
d 3
e 4
f 5
g 6
dtype: int64
2.水平连接
print(pd.concat([s1,s2,s3],axis=1))
0 1 2
a 0.0 NaN NaN
b 1.0 NaN NaN
c NaN 2.0 NaN
d NaN 3.0 NaN
e NaN 4.0 NaN
f NaN NaN 5.0
g NaN NaN 6.0
3.对连接的对象添加索引(实现层次索引)
print(pd.concat([s1,s2,s3],keys=['one','two','thress']))
one a 0
b 1
two c 2
d 3
e 4
thress f 5
g 6
dtype: int64
4.水平连接时,为结果的DataFrame添加列索引
print(pd.concat([s1,s2,s3],axis=1,keys=['one','two','three']))
one two three
a 0.0 NaN NaN
b 1.0 NaN NaN
c NaN 2.0 NaN
d NaN 3.0 NaN
e NaN 4.0 NaN
f NaN NaN 5.0
g NaN NaN 6.0
5.对DataFrame同样适用
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