Pandas数据连接pd.concat的实现-编程学习网

objs: 需要连接的数据，可以是多个DataFrame或者Series，它是必传参数
axis: 连接轴的方法，默认值为0，即按行连接，追加在行后面;值为1时追加到列后面(按列连接:axis=1)
join: 合并方式，其他轴上的数据是按交集(inner)还是并集(outer)进行合并
ignore_index: 是否保留原来的索引
keys: 连接关系，使用传递的键作为最外层级别来构造层次结构索引，就是给每个表指定一个一级索引
names: 索引的名称，包括多层索引
verify_integrity: 是否检测内容重复;参数为True时，如果合并的数据与原数据包含索引相同的行，则会报错
copy: 如果为False，则不要深拷贝

1.按行连接

pd.concat()的基本操作可以实现df.append()功能

操作中ignore_index和sort参数的作用是一样的,axis默认取值为0，即按行连接

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'x':[1,2],'y':[3,4]})
df2 = pd.DataFrame({'x':[5,6],'y':[7,8]})
res1 = pd.concat([df1,df2])
# 效果同上
res2 = df1.append(df2)

df1

df2

res1

res2

2.按列连接

如果要将多个DataFrame按列拼接在一起，可以传入axis=1参数，这会将不同的数据追加到列的后面，索引无法对应的位置上将值填充为NaN

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'x':[1,2],'y':[3,4]})
df2 = pd.DataFrame({'x':[5,6,0],'y':[7,8,0]})
res = pd.concat([df1,df2], axis=1)

df1

df2

res

该例子中，df2比df1多一行，合并后df1的部分为NaN

3.合并交集

上述两个练习案例的连接操作会得到两个表内容的并集(默认是join='outer')

合并交集需要将join参数进行改变 join='inner'

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'x':[1,2],'y':[3,4]})
df2 = pd.DataFrame({'x':[5,6,0],'y':[7,8,0]})
# 按列合并交集
# 传入join='inner'取得两个DataFrame的共有部分，去除了df1没有的第三行内容
res = pd.concat([df1,df2], axis=1, join='inner')

df1

df2

res

扩展

通过reindex()方法也可以实现取交集功能

# 两种方法
res1 = pd.concat([df1,df2],axis=1).reindex(df1.index)
res2 = pd.concat([df1,df2.reindex(df1.index)],axis=1)

res1

res2

4.与序列合并

import pandas as pd
z = pd.Series([9,9],name='z')
df = pd.DataFrame({'x':[1,2],'y':[3,4]})
# 将序列加到新列
res = pd.concat([df,z],axis=1)

res

5.指定索引

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'x':[1,2],'y':[3,4]})
df2 = pd.DataFrame({'x':[5,6],'y':[7,8]})
# 指定索引名
res1 = pd.concat([df1,df2], keys=['a','b'])
# 以字典形式传入
dict = {'a':df1, 'b':df2}
res2 = pd.concat(dict)
# 横向合并，指定索引
res3 = pd.concat([df1,df2], axis=1, keys=['a','b'])

df1