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pandas.concat方法怎么在Python3中使用

作者：cmm雨轩 | 来源：互联网 | 2023-08-25 16:07

pandas.concat方法怎么在Python3中使用？很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来

pandas.concat方法怎么在Python3中使用？很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

python可以做什么

Python是一种编程语言，内置了许多有效的工具，Python几乎无所不能，该语言通俗易懂、容易入门、功能强大，在许多领域中都有广泛的应用，例如最热门的大数据分析，人工智能，Web开发等。

pandas.merge参数列表如下图，其中只有objs是必须得参数，另外常用参数包括objs、axis、join、keys、ignore_index。

pandas.concat方法怎么在Python3中使用

1.pd.concat([df1,df2,df3]), 默认axis=0，在0轴上合并。

pandas.concat方法怎么在Python3中使用

2.pd.concat([df1,df4],axis=1)–在1轴上合并

pandas.concat方法怎么在Python3中使用

3.pd.concat([df1,df2,df3],keys=[‘x&＃39;, ‘y&＃39;, ‘z&＃39;])–合并时便于区分建立层次化索引。

pandas.concat方法怎么在Python3中使用

4.pd.concat([df1, df4], axis=1, join=‘inner&＃39;)–采用内连接合并，join默认为outer外连接。

pandas.concat方法怎么在Python3中使用

5.pd.concat([df1, df4], ignore_index=True)–当原来DataFrame的索引没有意义的时候，concat之后可以不需要原来的索引。

pandas.concat方法怎么在Python3中使用

姊妹篇：pandas.merge用法详解！！！

补充：python3：pandas（合并concat和merge）

pandas处理多组数据的时候往往会要用到数据的合并处理，其中有三种方式，concat、append和merge。

1、concat

用concat是一种基本的合并方式。而且concat中有很多参数可以调整，合并成你想要的数据形式。axis来指明合并方向。axis=0是预设值，因此未设定任何参数时，函数默认axis=0。（0表示上下合并，1表示左右合并）

import pandas as pd
import numpy as np
 
#定义资料集
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns=[&＃39;a&＃39;,&＃39;b&＃39;,&＃39;c&＃39;,&＃39;d&＃39;])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=[&＃39;a&＃39;,&＃39;b&＃39;,&＃39;c&＃39;,&＃39;d&＃39;])
df3 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*2, columns=[&＃39;a&＃39;,&＃39;b&＃39;,&＃39;c&＃39;,&＃39;d&＃39;]) 
#concat纵向合并
res = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0)
 
#打印结果
print(res)
&＃39;&＃39;&＃39;
 a b c d
0 0.0 0.0 0.0 0.0
1 0.0 0.0 0.0 0.0
2 0.0 0.0 0.0 0.0
0 1.0 1.0 1.0 1.0
1 1.0 1.0 1.0 1.0
2 1.0 1.0 1.0 1.0
0 2.0 2.0 2.0 2.0
1 2.0 2.0 2.0 2.0
2 2.0 2.0 2.0 2.0
&＃39;&＃39;&＃39;

上述index为0，1，2，0，1，2形式。为什么会出现这样的情况，其实是仍然按照合并前的index组合起来的。若希望递增，请看下面示例：

ignore_index (重置 index)

重置后的index为0，1，……8

res = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0, ignore_index=True)# 将ignore_index设置为True 
print(res) #打印结果
&＃39;&＃39;&＃39;
 a b c d
0 0.0 0.0 0.0 0.0
1 0.0 0.0 0.0 0.0
2 0.0 0.0 0.0 0.0
3 1.0 1.0 1.0 1.0
4 1.0 1.0 1.0 1.0
5 1.0 1.0 1.0 1.0
6 2.0 2.0 2.0 2.0
7 2.0 2.0 2.0 2.0
8 2.0 2.0 2.0 2.0
&＃39;&＃39;&＃39;

join （合并方式）

join=&＃39;outer&＃39;为预设值，因此未设定任何参数时，函数默认join=&＃39;outer&＃39;。此方式是依照column来做纵向合并，有相同的column上下合并在一起，其他独自的column个自成列，原本没有值的位置皆以NaN填充。

import pandas as pd
import numpy as np
 
#定义资料集
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns=[&＃39;a&＃39;,&＃39;b&＃39;,&＃39;c&＃39;,&＃39;d&＃39;], index=[1,2,3])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=[&＃39;b&＃39;,&＃39;c&＃39;,&＃39;d&＃39;,&＃39;e&＃39;], index=[2,3,4]) 
res = pd.concat([df1, df2], axis=0, join=&＃39;outer&＃39;) #纵向"外"合并df1与df2
 
print(res)
&＃39;&＃39;&＃39;
 a b c d e
 1 0.0 0.0 0.0 0.0 NaN
 2 0.0 0.0 0.0 0.0 NaN
 3 0.0 0.0 0.0 0.0 NaN
 2 NaN 1.0 1.0 1.0 1.0
 3 NaN 1.0 1.0 1.0 1.0
 4 NaN 1.0 1.0 1.0 1.0
&＃39;&＃39;&＃39;
res = pd.concat([df1, df2], axis=0, join=&＃39;inner&＃39;) #纵向"内"合并df1与df2
 
#打印结果
print(res)
&＃39;&＃39;&＃39;
 b c d
 1 0.0 0.0 0.0
 2 0.0 0.0 0.0
 3 0.0 0.0 0.0
 2 1.0 1.0 1.0
 3 1.0 1.0 1.0
 4 1.0 1.0 1.0
&＃39;&＃39;&＃39;

join_axes (依照 axes 合并)

import pandas as pd
import numpy as np
 
#定义资料集
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns=[&＃39;a&＃39;,&＃39;b&＃39;,&＃39;c&＃39;,&＃39;d&＃39;], index=[1,2,3])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=[&＃39;b&＃39;,&＃39;c&＃39;,&＃39;d&＃39;,&＃39;e&＃39;], index=[2,3,4])
 
#依照`df1.index`进行横向合并
res = pd.concat([df1, df2], axis=1, join_axes=[df1.index])
 
#打印结果
print(res)
# a b c d b c d e
# 1 0.0 0.0 0.0 0.0 NaN NaN NaN NaN
# 2 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0
# 3 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0

上述脚本中，join_axes=[df1.index]表明按照df1的index来合并，可以看到结果中去掉了df2中出现但df1中没有的index=4这一行。

2、append (添加数据)

append只有纵向合并，没有横向合并。

import pandas as pd
import numpy as np
 
#定义资料集
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns=[&＃39;a&＃39;,&＃39;b&＃39;,&＃39;c&＃39;,&＃39;d&＃39;])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=[&＃39;a&＃39;,&＃39;b&＃39;,&＃39;c&＃39;,&＃39;d&＃39;])
df3 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=[&＃39;a&＃39;,&＃39;b&＃39;,&＃39;c&＃39;,&＃39;d&＃39;])
s1 = pd.Series([1,2,3,4], index=[&＃39;a&＃39;,&＃39;b&＃39;,&＃39;c&＃39;,&＃39;d&＃39;])
 
#将df2合并到df1的下面，以及重置index，并打印出结果
res = df1.append(df2, ignore_index=True)
print(res)
# a b c d
# 0 0.0 0.0 0.0 0.0
# 1 0.0 0.0 0.0 0.0
# 2 0.0 0.0 0.0 0.0
# 3 1.0 1.0 1.0 1.0
# 4 1.0 1.0 1.0 1.0
# 5 1.0 1.0 1.0 1.0
 
#合并多个df，将df2与df3合并至df1的下面，以及重置index，并打印出结果
res = df1.append([df2, df3], ignore_index=True)
print(res)
# a b c d
# 0 0.0 0.0 0.0 0.0
# 1 0.0 0.0 0.0 0.0
# 2 0.0 0.0 0.0 0.0
# 3 1.0 1.0 1.0 1.0
# 4 1.0 1.0 1.0 1.0
# 5 1.0 1.0 1.0 1.0
# 6 1.0 1.0 1.0 1.0
# 7 1.0 1.0 1.0 1.0
# 8 1.0 1.0 1.0 1.0
 
#合并series，将s1合并至df1，以及重置index，并打印出结果
res = df1.append(s1, ignore_index=True)
print(res)
# a b c d
# 0 0.0 0.0 0.0 0.0
# 1 0.0 0.0 0.0 0.0
# 2 0.0 0.0 0.0 0.0
# 3 1.0 2.0 3.0 4.0

3、merge

根据两组数据中的关键字key来合并（key在两组数据中是完全一致的）。

3.1依据一组key合并

import pandas as pd 
#定义资料集并打印出
left = pd.DataFrame({&＃39;key&＃39;: [&＃39;K0&＃39;, &＃39;K1&＃39;, &＃39;K2&＃39;, &＃39;K3&＃39;],
    &＃39;A&＃39;: [&＃39;A0&＃39;, &＃39;A1&＃39;, &＃39;A2&＃39;, &＃39;A3&＃39;],
    &＃39;B&＃39;: [&＃39;B0&＃39;, &＃39;B1&＃39;, &＃39;B2&＃39;, &＃39;B3&＃39;]})
right = pd.DataFrame({&＃39;key&＃39;: [&＃39;K0&＃39;, &＃39;K1&＃39;, &＃39;K2&＃39;, &＃39;K3&＃39;],
    &＃39;C&＃39;: [&＃39;C0&＃39;, &＃39;C1&＃39;, &＃39;C2&＃39;, &＃39;C3&＃39;],
    &＃39;D&＃39;: [&＃39;D0&＃39;, &＃39;D1&＃39;, &＃39;D2&＃39;, &＃39;D3&＃39;]})
print(left)
# A B key
# 0 A0 B0 K0
# 1 A1 B1 K1
# 2 A2 B2 K2
# 3 A3 B3 K3
 
print(right)
# C D key
# 0 C0 D0 K0
# 1 C1 D1 K1
# 2 C2 D2 K2
# 3 C3 D3 K3
 
#依据key column合并，并打印出
res = pd.merge(left, right, on=&＃39;key&＃39;)
 
print(res)
 A B key C D
# 0 A0 B0 K0 C0 D0
# 1 A1 B1 K1 C1 D1
# 2 A2 B2 K2 C2 D2
# 3 A3 B3 K3 C3 D3

3.2 根据两组key合并

合并时有4种方法how = [&＃39;left&＃39;, &＃39;right&＃39;, &＃39;outer&＃39;, &＃39;inner&＃39;]，预设值how=&＃39;inner&＃39;。

inner：按照关键字组合之后，去掉组合中有合并项为NaN的行。

outer ：保留所有组合

left：仅保留左边合并项为NaN的行

right：仅保留右边合并项为NaN的行

import pandas as pd
import numpy as np
 
#定义资料集并打印出
left = pd.DataFrame({&＃39;key1&＃39;: [&＃39;K0&＃39;, &＃39;K0&＃39;, &＃39;K1&＃39;, &＃39;K2&＃39;],
   &＃39;key2&＃39;: [&＃39;K0&＃39;, &＃39;K1&＃39;, &＃39;K0&＃39;, &＃39;K1&＃39;],
   &＃39;A&＃39;: [&＃39;A0&＃39;, &＃39;A1&＃39;, &＃39;A2&＃39;, &＃39;A3&＃39;],
   &＃39;B&＃39;: [&＃39;B0&＃39;, &＃39;B1&＃39;, &＃39;B2&＃39;, &＃39;B3&＃39;]})
right = pd.DataFrame({&＃39;key1&＃39;: [&＃39;K0&＃39;, &＃39;K1&＃39;, &＃39;K1&＃39;, &＃39;K2&＃39;],
   &＃39;key2&＃39;: [&＃39;K0&＃39;, &＃39;K0&＃39;, &＃39;K0&＃39;, &＃39;K0&＃39;],
   &＃39;C&＃39;: [&＃39;C0&＃39;, &＃39;C1&＃39;, &＃39;C2&＃39;, &＃39;C3&＃39;],
   &＃39;D&＃39;: [&＃39;D0&＃39;, &＃39;D1&＃39;, &＃39;D2&＃39;, &＃39;D3&＃39;]})
 
print(left)
&＃39;&＃39;&＃39;
 key1 key2 A B
0 K0 K0 A0 B0
1 K0 K1 A1 B1
2 K1 K0 A2 B2
3 K2 K1 A3 B3
&＃39;&＃39;&＃39;
print(right)
&＃39;&＃39;&＃39;
 key1 key2 C D
0 K0 K0 C0 D0
1 K1 K0 C1 D1
2 K1 K0 C2 D2
3 K2 K0 C3 D3
&＃39;&＃39;&＃39;
 
#依据key1与key2 columns进行合并，并打印出四种结果[&＃39;left&＃39;, &＃39;right&＃39;, &＃39;outer&＃39;, &＃39;inner&＃39;]
res = pd.merge(left, right, on=[&＃39;key1&＃39;, &＃39;key2&＃39;], how=&＃39;inner&＃39;)
print(res)
&＃39;&＃39;&＃39;
 key1 key2 A B C D
0 K0 K0 A0 B0 C0 D0
1 K1 K0 A2 B2 C1 D1
2 K1 K0 A2 B2 C2 D2
&＃39;&＃39;&＃39;
res = pd.merge(left, right, on=[&＃39;key1&＃39;, &＃39;key2&＃39;], how=&＃39;outer&＃39;)
print(res)
&＃39;&＃39;&＃39;
 key1 key2 A B C D
0 K0 K0 A0 B0 C0 D0
1 K0 K1 A1 B1 NaN NaN
2 K1 K0 A2 B2 C1 D1
3 K1 K0 A2 B2 C2 D2
4 K2 K1 A3 B3 NaN NaN
5 K2 K0 NaN NaN C3 D3
&＃39;&＃39;&＃39;
res = pd.merge(left, right, on=[&＃39;key1&＃39;, &＃39;key2&＃39;], how=&＃39;left&＃39;)
print(res) 
&＃39;&＃39;&＃39;
 key1 key2 A B C D
0 K0 K0 A0 B0 C0 D0
1 K0 K1 A1 B1 NaN NaN
2 K1 K0 A2 B2 C1 D1
3 K1 K0 A2 B2 C2 D2
4 K2 K1 A3 B3 NaN NaN
&＃39;&＃39;&＃39;
res = pd.merge(left, right, on=[&＃39;key1&＃39;, &＃39;key2&＃39;], how=&＃39;right&＃39;)
print(res) 
&＃39;&＃39;&＃39;
 key1 key2 A B C D
0 K0 K0 A0 B0 C0 D0
1 K1 K0 A2 B2 C1 D1
2 K1 K0 A2 B2 C2 D2
3 K2 K0 NaN NaN C3 D3
&＃39;&＃39;&＃39;

3.3 Indicator

indicator=True会将合并的记录放在新的一列。

import pandas as pd 
#定义资料集并打印出
df1 = pd.DataFrame({&＃39;col1&＃39;:[0,1], &＃39;col_left&＃39;:[&＃39;a&＃39;,&＃39;b&＃39;]})
df2 = pd.DataFrame({&＃39;col1&＃39;:[1,2,2],&＃39;col_right&＃39;:[2,2,2]})
 
print(df1)
# col1 col_left
# 0 0 a
# 1 1 b
 
print(df2)
# col1 col_right
# 0 1  2
# 1 2  2
# 2 2  2
 
# 依据col1进行合并，并启用indicator=True，最后打印出
res = pd.merge(df1, df2, on=&＃39;col1&＃39;, how=&＃39;outer&＃39;, indicator=True)
print(res)
# col1 col_left col_right _merge
# 0 0.0 a NaN left_only
# 1 1.0 b 2.0 both
# 2 2.0 NaN 2.0 right_only
# 3 2.0 NaN 2.0 right_only
 
# 自定indicator column的名称，并打印出
res = pd.merge(df1, df2, on=&＃39;col1&＃39;, how=&＃39;outer&＃39;, indicator=&＃39;indicator_column&＃39;)
print(res)
# col1 col_left col_right indicator_column
# 0 0.0 a NaN left_only
# 1 1.0 b 2.0  both
# 2 2.0 NaN 2.0 right_only
# 3 2.0 NaN 2.0 right_only

3.4 依据index合并

import pandas as pd
 
#定义资料集并打印出
left = pd.DataFrame({&＃39;A&＃39;: [&＃39;A0&＃39;, &＃39;A1&＃39;, &＃39;A2&＃39;],
   &＃39;B&＃39;: [&＃39;B0&＃39;, &＃39;B1&＃39;, &＃39;B2&＃39;]},
   index=[&＃39;K0&＃39;, &＃39;K1&＃39;, &＃39;K2&＃39;])
right = pd.DataFrame({&＃39;C&＃39;: [&＃39;C0&＃39;, &＃39;C2&＃39;, &＃39;C3&＃39;],
   &＃39;D&＃39;: [&＃39;D0&＃39;, &＃39;D2&＃39;, &＃39;D3&＃39;]},
   index=[&＃39;K0&＃39;, &＃39;K2&＃39;, &＃39;K3&＃39;])
 
print(left)
# A B
# K0 A0 B0
# K1 A1 B1
# K2 A2 B2
 
print(right)
# C D
# K0 C0 D0
# K2 C2 D2
# K3 C3 D3
 
#依据左右资料集的index进行合并，how=&＃39;outer&＃39;,并打印出
res = pd.merge(left, right, left_index=True, right_index=True, how=&＃39;outer&＃39;)
print(res)
# A B C D
# K0 A0 B0 C0 D0
# K1 A1 B1 NaN NaN
# K2 A2 B2 C2 D2
# K3 NaN NaN C3 D3
 
#依据左右资料集的index进行合并，how=&＃39;inner&＃39;,并打印出
res = pd.merge(left, right, left_index=True, right_index=True, how=&＃39;inner&＃39;)
print(res)
# A B C D
# K0 A0 B0 C0 D0
# K2 A2 B2 C2 D2

3.5 解决overlapping的问题

下面脚本中，boys和girls均有属性age，但是两者值不同，因此需要在合并时加上后缀suffixes，以示区分。

import pandas as pd
 
#定义资料集
boys = pd.DataFrame({&＃39;k&＃39;: [&＃39;K0&＃39;, &＃39;K1&＃39;, &＃39;K2&＃39;], &＃39;age&＃39;: [1, 2, 3]})
girls = pd.DataFrame({&＃39;k&＃39;: [&＃39;K0&＃39;, &＃39;K0&＃39;, &＃39;K3&＃39;], &＃39;age&＃39;: [4, 5, 6]})
 
#使用suffixes解决overlapping的问题
res = pd.merge(boys, girls, on=&＃39;k&＃39;, suffixes=[&＃39;_boy&＃39;, &＃39;_girl&＃39;], how=&＃39;inner&＃39;)
print(res)
# age_boy k age_girl
# 0 1 K0  4
# 1 1 K0  5

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每天收获一点点Hadoop概述

一、Hadoop来历Hadoop的思想来源于Google在做搜索引擎的时候出现一个很大的问题就是这么多网页我如何才能以最快的速度来搜索到，由于这个问题Google发明 ... [详细]

蜡笔小新 2023-12-14 18:58:01
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使用 Ubuntu 中的 Python 获取浏览器历史记录

使用Ubuntu中的Python获取浏览器历史记录原文: ... [详细]

蜡笔小新 2023-12-14 08:57:59
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小学编程普及的必要性及其对学生的要求

本文讨论了小学编程普及的必要性，以及学生在学习编程过程中所需具备的数学能力和综合能力。通过采访获奖的牛娃发现，学习编程需要耐得住寂寞，并且需要花费大量的时间和精力。 ... [详细]

蜡笔小新 2023-12-12 08:36:44
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模板引擎StringTemplate的使用方法和特点

本文介绍了模板引擎StringTemplate的使用方法和特点，包括强制Model和View的分离、Lazy-Evaluation、Recursive enable等。同时，还介绍了StringTemplate语法中的属性和普通字符的使用方法，并提供了向模板填充属性的示例代码。 ... [详细]

蜡笔小新 2023-12-11 21:45:03
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Python开源库和第三方包的常用框架及库

本文介绍了Python开源库和第三方包中常用的框架和库，包括Django、CubicWeb等。同时还整理了GitHub中最受欢迎的15个Python开源框架，涵盖了事件I/O、OLAP、Web开发、高性能网络通信、测试和爬虫等领域。 ... [详细]

蜡笔小新 2023-12-11 18:24:06
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android studio生成jks,android studio生成 keystore 以及获取 SHA1值等

合并列值－合并为一列问题需求：createtabletab(Aint,Bint,Cint)inserttabselect1,2,3unionallsel ... [详细]

蜡笔小新 2023-12-11 12:32:55
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揭秘阿里云WAF背后神秘的AI智能防御体系

背景应用安全领域，各类攻击长久以来都危害着互联网上的应用，在web应用安全风险中，各类注入、跨站等攻击仍然占据着较前的位置。WAF(Web应用防火墙)正是为防御和阻断这类攻击而存在 ... [详细]

蜡笔小新 2023-12-11 01:30:52
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Python实验报告文档中的文件和数据格式化操作

本文介绍了Python语言程序设计中文件和数据格式化的操作，包括使用np.savetext保存文本文件，对文本文件和二进制文件进行统一的操作步骤，以及使用Numpy模块进行数据可视化编程的指南。同时还提供了一些关于Python的测试题。 ... [详细]

蜡笔小新 2023-12-10 17:02:16
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超级简单加解密工具的方案和功能

本文介绍了一个超级简单的加解密工具的方案和功能。该工具可以读取文件头，并根据特定长度进行加密，加密后将加密部分写入源文件。同时，该工具也支持解密操作。加密和解密过程是可逆的。本文还提到了一些相关的功能和使用方法，并给出了Python代码示例。 ... [详细]

蜡笔小新 2023-12-10 16:38:34
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文件路径的生成及其在文件操作中的应用

本文介绍了文件路径的生成方法及其在文件操作中的应用。在进行文件操作时，需要知道文件的具体位置才能打开文件。文件的位置有绝对路径和相对路径之分。绝对路径通常只在特定电脑上有效，不同电脑上的文件存放路径可能不同，导致程序报错。相对路径是解决这个问题的最好方式，它不依赖于文件的具体存放位置，只需要按照统一的规范进行文件存放即可。使用相对路径可以避免冗余和麻烦，特别适用于大项目和团队维护代码的情况。 ... [详细]

蜡笔小新 2023-12-10 01:05:54
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花瓣|目标值_Compose 动画边学边做夏日彩虹

篇首语：本文由编程笔记#小编为大家整理，主要介绍了Compose动画边学边做-夏日彩虹相关的知识，希望对你有一定的参考价值。引言Comp ... [详细]

蜡笔小新 2023-10-17 21:58:22
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开发笔记:Python之路第一篇：初识Python

篇首语：本文由编程笔记#小编为大家整理，主要介绍了Python之路第一篇：初识Python相关的知识，希望对你有一定的参考价值。Python简介& ... [详细]

蜡笔小新 2023-10-17 18:58:48

cmm雨轩

这个家伙很懒，什么也没留下！

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