详解pandas数据合并与重塑（pd.concat篇）

脚本专栏 2024/12/24 佚名

2 0 1

神剑山庄资源网 Design By www.hcban.com

1 concat

concat函数是在pandas底下的方法，可以将数据根据不同的轴作简单的融合

pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,
    keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False)

参数说明

objs: series，dataframe或者是panel构成的序列lsit
axis：需要合并链接的轴，0是行，1是列
join：连接的方式 inner，或者outer

其他一些参数不常用，用的时候再补上说明。

1.1 相同字段的表首尾相接

# 现将表构成list，然后在作为concat的输入
In [4]: frames = [df1, df2, df3]
 
In [5]: result = pd.concat(frames)

要在相接的时候在加上一个层次的key来识别数据源自于哪张表，可以增加key参数

In [6]: result = pd.concat(frames, keys=['x', 'y', 'z'])

效果如下

1.2 横向表拼接（行对齐）

1.2.1 axis

当axis = 1的时候，concat就是行对齐，然后将不同列名称的两张表合并

In [9]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1)

1.2.2 join

加上join参数的属性，如果为'inner'得到的是两表的交集，如果是outer，得到的是两表的并集。

In [10]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join='inner')

1.2.3 join_axes

如果有join_axes的参数传入，可以指定根据那个轴来对齐数据

例如根据df1表对齐数据，就会保留指定的df1表的轴，然后将df4的表与之拼接

In [11]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join_axes=[df1.index])

1.3 append

append是series和dataframe的方法，使用它就是默认沿着列进行凭借（axis = 0，列对齐）

In [12]: result = df1.append(df2)

1.4 无视index的concat

如果两个表的index都没有实际含义，使用ignore_index参数，置true，合并的两个表就睡根据列字段对齐，然后合并。最后再重新整理一个新的index。

1.5 合并的同时增加区分数据组的键

前面提到的keys参数可以用来给合并后的表增加key来区分不同的表数据来源

1.5.1 可以直接用key参数实现

In [27]: result = pd.concat(frames, keys=['x', 'y', 'z'])

1.5.2 传入字典来增加分组键

In [28]: pieces = {'x': df1, 'y': df2, 'z': df3}
In [29]: result = pd.concat(pieces)

1.6 在dataframe中加入新的行

append方法可以将 series 和字典就够的数据作为dataframe的新一行插入。

In [34]: s2 = pd.Series(['X0', 'X1', 'X2', 'X3'], index=['A', 'B', 'C', 'D'])
 
In [35]: result = df1.append(s2, ignore_index=True)

表格列字段不同的表合并

如果遇到两张表的列字段本来就不一样，但又想将两个表合并，其中无效的值用nan来表示。那么可以使用ignore_index来实现。

In [36]: dicts = [{'A': 1, 'B': 2, 'C': 3, 'X': 4},
  ....:     {'A': 5, 'B': 6, 'C': 7, 'Y': 8}]
  ....: 
 
In [37]: result = df1.append(dicts, ignore_index=True)

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

pandas数据合并与重塑,pandas数据合并

标签：

pandas数据合并与重塑,pandas数据合并

神剑山庄资源网 Design By www.hcban.com

神剑山庄资源网 免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com

神剑山庄资源网 Design By www.hcban.com

评论“详解pandas数据合并与重塑（pd.concat篇）”

暂无详解pandas数据合并与重塑（pd.concat篇）的评论...

www.hcban.com 神剑山庄资源网

139,976影音资源

144,792福利资源

21,817软件资源

631,128技术资源

稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！

昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？

更新日志

2024年12月24日

详解pandas数据合并与重塑（pd.concat篇）

pandas数据合并与重塑,pandas数据合并

Python绘制堆叠柱状图的实例

python3 线性回归验证方法

评论“详解pandas数据合并与重塑（pd.concat篇）”

稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！

更新日志

友情链接