pandas的连接函数concat()函数的具体使用方法

concat()函数的具体用法pd.concat(objs,axis=0,join='outer',join_axes=None,ignore_index=False,keys=None,levels=None,

concat()函数的具体用法

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

参数含义

• objs：Series，DataFrame或Panel对象的序列或映射。如果传递了dict，则排序的键将用作键参数，除非它被传递，在这种情况下，将选择值（见下文）。任何无对象将被静默删除，除非它们都是无，在这种情况下将引发一个ValueError。
• axis：{0,1，...}，默认为0。沿着连接的轴。
• join：{'inner'，'outer'}，默认为“outer”。如何处理其他轴上的索引。outer为联合和inner为交集。
• ignore_index：boolean，default False。如果为True，请不要使用并置轴上的索引值。结果轴将被标记为0，...，n-1。如果要连接其中并置轴没有有意义的索引信息的对象，这将非常有用。注意，其他轴上的索引值在连接中仍然受到尊重。
• join_axes：Index对象列表。用于其他n-1轴的特定索引，而不是执行内部/外部设置逻辑。
• keys：序列，默认值无。使用传递的键作为最外层构建层次索引。如果为多索引，应该使用元组。
• levels：序列列表，默认值无。用于构建MultiIndex的特定级别（唯一值）。否则，它们将从键推断。
• names：list，default无。结果层次索引中的级别的名称。
• verify_integrity：boolean，default False。检查新连接的轴是否包含重复项。这相对于实际的数据串联可能是非常昂贵的。
• copy：boolean，default True。如果为False，请勿不必要地复制数据。

In [1]: df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
 ...: 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
 ...: 'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
 ...: 'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
 ...: index=[0, 1, 2, 3])
 ...: 
 
In [2]: df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
 ...: 'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
 ...: 'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
 ...: 'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']},
 ...: index=[4, 5, 6, 7])
 ...: 
 
In [3]: df3 = pd.DataFrame({'A': ['A8', 'A9', 'A10', 'A11'],
 ...: 'B': ['B8', 'B9', 'B10', 'B11'],
 ...: 'C': ['C8', 'C9', 'C10', 'C11'],
 ...: 'D': ['D8', 'D9', 'D10', 'D11']},
 ...: index=[8, 9, 10, 11])
 ...: 
 
In [4]: frames = [df1, df2, df3]
 
In [5]: result = pd.concat(frames)

KEY参数

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

JOIN参数

默认join = 'outer',为取并集的关系

In [8]: df4 = pd.DataFrame({'B': ['B2', 'B3', 'B6', 'B7'],
 ...: 'D': ['D2', 'D3', 'D6', 'D7'],
 ...: 'F': ['F2', 'F3', 'F6', 'F7']},
 ...: index=[2, 3, 6, 7])
 ...: 
 
In [9]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1)

结果：

当设置join = 'inner'，则说明为取交集

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

结果：

如果索引想从原始DataFrame重用确切索引：

In [11]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join_axes=[df1.index]) #设置索引为df1的索引

pandas文档：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/

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脚本之家。

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