在pandas里面,另一种数据何必运算也被称为连接(concatenation)、绑定(binding)或堆叠(stacking)。

Numpy的轴向连接, concatenation

Numpy有一个用于合并原始Numpy数组的concatenation函数:

In [4]: arr = np.arange(12).reshape((3, 4))

In [5]: arr
Out[5]:
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
In [7]: np.concatenate([arr, arr], axis=1)
Out[7]:
array([[ 0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7, 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11, 8, 9, 10, 11]])

pandas --Series--concat函数

需要考虑的问题:

  1. 如果各对象其他轴上的索引不同, 那些轴应该是做并集还是交集?

  2. 结果对象中的分组需要各不相同吗?

  3. 用于连接的轴重要吗?

用concat将值和索引粘合在一起:

默认情况下, concat是在axis=0上工作。如果传入传入axis=1, 则结果就会变成一个DataFrame

求交集

指定索引名称:join_axes

如果参与连接的片段中区分不开。假设你想要在连接轴上创建一个层次化索引。使用keys参数即可达到这个目的:

如果使用unstack()方法呢

concat axis=1方向

如果沿着axis=1对Series进行合并, 则keys就会成为DataFrame的列头:

DataFrame的对象也是一样:

最后考虑一个问题,行索引, 也就是index

In []: from pandas import Series, DataFrame                                                                                                                                                                                                    In []: import pandas as pd                                                                                                                                                                                                                     In []: import numpy as np                                                                                                                                                                                                                      In []: df1 = DataFrame(np.random.randn(, ), columns=[i for i in "abcd"])                                                                                                                                                                     In []: df2 = DataFrame(np.random.randn(, ), columns=[i for i in "bda"])                                                                                                                                                                      In []: df1                                                                                                             Out[]:                                                                                                                           a         b         c         d                                                                                -1.688676  0.839406 -0.196775  0.864225                                                                                -0.145041  1.273715  0.532980  0.648970                                                                                 0.021084 -1.824193  0.177116 -1.137237                                                                                                                                                                                                       In []: df2                                                                                                             Out[]:                                                                                                                           b         d         a                                                                                          -0.418477  0.486801  0.700591                                                                                          -1.543646  0.506380  1.407013                                                                                                                          

代码

concat函数的参数

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