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pandas數(shù)據(jù)合并之pd.concat()用法詳解

 更新時間:2022年06月15日 09:41:18   作者:xue_11  
本文主要介紹了pandas數(shù)據(jù)合并之pd.concat()用法詳解,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

一、簡介

pd.concat()函數(shù)可以沿著指定的軸將多個dataframe或者series拼接到一起。

基本語法:

  • pd.concat( objs, axis=0, join=‘outer’, join_axes=None,ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, sort=None, copy=True,)
  • objs 表示需要連接的對象,比如:[df1, df2],需要將合并的數(shù)據(jù)用綜括號包圍;
  • axis=0 表拼接方式是上下堆疊,當axis=1表示左右拼接;
  • join 參數(shù)控制的是外連接還是內連接,join='outer’表示外連接,保留兩個表中的所有信息;join="inner"表示內連接,拼接結果只保留兩個表共有的信息;
  • join_axes參數(shù)是在內連接時選擇要完整保留哪個表的索引,但是這個參數(shù)在官方文檔中提醒即將被棄用,所以不做詳細講解,只看一下join參數(shù)的表現(xiàn)吧;

二 、代碼

例1:上下堆疊拼接

import pandas as pd

d1 = [["xiaolei",20,10081],["xiaowu",30,10082]]
t1 = pd.DataFrame(d1)
print(t1)
print('*'*50)
d2 = [["xiaowang",22,10083],["xiaoming",25,10084]]
t2 = pd.DataFrame(d2)
print(t2)
print('*'*25+'合并結果如下(默認是上下堆疊)'+'*'*25)
t = pd.concat([t1,t2])
print(t)

運行結果:

         0   1      2
0  xiaolei  20  10081
1   xiaowu  30  10082
**************************************************
          0   1      2
0  xiaowang  22  10083
1  xiaoming  25  10084
********************合并結果如下(默認是上下堆疊)********************
          0   1      2
0   xiaolei  20  10081
1    xiaowu  30  10082
0  xiaowang  22  10083
1  xiaoming  25  10084

例2:axis=1 左右拼接

import pandas as pd

d1 = [["xiaolei",20,10081],["xiaowu",30,10082]]
t1 = pd.DataFrame(d1)
print(t1)
print('*'*50)
d2 = [["xiaowang",22,10083],["xiaoming",25,10084]]
t2 = pd.DataFrame(d2)
print(t2)
print('*'*20+'合并結果如下(左右拼接)'+'*'*20)
t = pd.concat([t1,t2], axis=1)
print(t)

運行結果:

         0   1      2
0  xiaolei  20  10081
1   xiaowu  30  10082
**************************************************
          0   1      2
0  xiaowang  22  10083
1  xiaoming  25  10084
********************合并結果如下(左右拼接)********************
         0   1      2         0   1      2
0  xiaolei  20  10081  xiaowang  22  10083
1   xiaowu  30  10082  xiaoming  25  10084

到此這篇關于pandas數(shù)據(jù)合并之pd.concat()用法詳解的文章就介紹到這了,更多相關pandas pd.concat()內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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