前言
在pandas模块中，通常我们都需要对类型为DataFrame的数据进行操作，其中最为常见的操作便是拼接了。比如我们将两个Excel表格中的数据读入，随后拼接完成后保存进一个新的Excel表格文件中。之前查找了相关的博客， 发现网络上鱼龙混杂。有些代码完全无法执行，为了提高效率，这里做一个详细地记录。
DataFrame数据拼接方法一：使用.append()方法。
# -*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]])
df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]])
df = df1.append(df2)
print("df1的值为:")
print(df1)
print("df2的值为:")
print(df2)
print("df的值为:")
print(df)
"""
运行结果：
df1的值为:
0 1
0 1 2
1 3 4
df2的值为:
0 1
0 5 6
1 7 8
df的值为:
0 1
0 1 2
1 3 4
0 5 6
1 7 8
"""
我们可以看到，首先我们使用了类似于list列表的操作方式，使用.append()方法对df1与df2数据进行了操作，但是需要注意的是，不同于对列表对象的操作，这里的df1仍旧为原来的df1所拥有的内容，而我们赋值的对象df才是保存了二者拼接以后的结果。 所以记得一定要单独执行赋值才可以得到正确的结果！！！其次我们看到结果其实是有些问题的，df结果中的纵向索引值为0，1，0，1，仍旧保留了我们拼接前各自的索引值，这是不被我们需要的，因此我们需要设置 ignore_index=True来对索引值进行重新排列。代码如下：
# -*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]])
df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]])
df = df1.append(df2, ignore_index=True)
print("df1的值为:")
print(df1)
print("df2的值为:")
print(df2)
print("df的值为:")
print(df)
"""
运行结果：
df1的值为:
0 1
0 1 2
1 3 4
df2的值为:
0 1
0 5 6
1 7 8
df的值为:
0 1
0 1 2
1 3 4
2 5 6
3 7 8
"""
我们可以看到，此时的纵向索引值变正常了。
注意: df1 = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]])创建DataFrame类型的数据时要使用双层中括号，单层中括号会导致数据纵向排列。
DataFrame数据拼接方法二：使用.concat()方法。
# -*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]])
df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]])
df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
print("df1的值为:")
print(df1)
print("df2的值为:")
print(df2)
print("df的值为:")
print(df)
"""
运行结果：
df1的值为:
0 1
0 1 2
1 3 4
df2的值为:
0 1
0 5 6
1 7 8
df的值为:
0 1
0 1 2
1 3 4
2 5 6
3 7 8
"""
我们可以看到成功实现了拼接。
但是这样并不美观，我们发现，我们的纵向index还是用0，1在表示，那么我们可不可以自定义纵向index呢？答案是可以的，请看如下代码：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=["column1", "column2"])
df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]], columns=["column1", "column2"])
df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
print("df1的值为:")
print(df1)
print("df2的值为:")
print(df2)
print("df的值为:")
print(df)
"""
运行结果：
df1的值为:
column1 column2
0 1 2
1 3 4
df2的值为:
column1 column2
0 5 6
1 7 8
df的值为:
column1 column2
0 1 2
1 3 4
2 5 6
3 7 8
"""
至此，DataFrame的拼接问题暂时告一段落，当然还存在其他方法，以后有机会了再补充，这两种方法均为比较直观和简洁的方法。推荐使用。此外， pd.concat()函数也适用于多个DataFrame的拼接， 只要将第一个参数变为一个列表，涵盖所有的DataFrame名称即可，如[df1, df2, df3]。
补充：Python同时合并多个DataFrame
pandas的merge函数只能同时合并三个dataframe，如果涉及到合并多个dataframe就比较麻烦
这种情况下我们可以创建一个我们需要合并的列表，然后将他们一次性合并在一起
# merge any number of dataframes
from functools import reduce
df_groups = [df2, group1, group2, group3, group4, group5, group6, group7, group8]
df_merged = reduce(lambda left, right: pd.merge(left, right, on=['title']), df_groups)
df_merged.head()
总结
到此这篇关于Python pandas DataFrame数据拼接的文章就介绍到这了,更多相关pandas DataFrame拼接内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
