Pandas 的轴向连接 concat
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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