pandas處理多組數據的時候往往會要用到數據的合并處理,使用 concat是一種基本的合并方式.而且concat中有很多參數可以調整,合并成你想要的數據形式.
1.axis(合并方向)
2.ignore_index(重置index)
3.join(合并方式)
4.join_axes（依照axes合并）
5.append(添加數據)
Demo.py
#axis (合并方向)
#axis=0是預設值，因此未設定任何參數時，函數默認axis=0
import pandas as pd
import numpy as np
#定義資料集
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns=['a','b','c','d'])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['a','b','c','d'])
df3 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*2, columns=['a','b','c','d'])
#concat縱向合并
res = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0)
#打印結果
print(res)
#ignore_index (重置 index)
#承上一個例子，并將index_ignore設定為True
res = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0, ignore_index=True)
#打印結果
print(res)
#join (合并方式)
#join='outer'為預設值，因此未設定任何參數時，函數默認join='outer'。
#此方式是依照column來做縱向合并，有相同的column上下合并在一起，
#其他獨自的column個自成列，原本沒有值的位置皆以NaN填充。
import pandas as pd
import numpy as np
#定義資料集
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns=['a','b','c','d'], index=[1,2,3])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['b','c','d','e'], index=[2,3,4])
#縱向"外"合并df1與df2
res = pd.concat([df1, df2], axis=0, join='outer')
print(res)
#縱向"內"合并df1與df2
#原理同上個例子的說明，但只有相同的column合并在一起，其他的會被拋棄
res = pd.concat([df1, df2], axis=0, join='inner')
#打印結果
print(res)
#重置index并打印結果
res = pd.concat([df1, df2], axis=0, join='inner', ignore_index=True)
print(res)
#join_axes (依照 axes 合并)
import pandas as pd
import numpy as np
#定義資料集
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns=['a','b','c','d'], index=[1,2,3])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['b','c','d','e'], index=[2,3,4])
#依照`df1.index`進行橫向合并
res = pd.concat([df1, df2], axis=1, join_axes=[df1.index])
#打印結果
print(res)
#移除join_axes，并打印結果
res = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(res)
#append (添加數據)
#append只有縱向合并（按行合并），沒有橫向合并（按列合并）。
import pandas as pd
import numpy as np
#定義資料集
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns=['a','b','c','d'])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['a','b','c','d'])
df3 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['a','b','c','d'])
s1 = pd.Series([1,2,3,4], index=['a','b','c','d'])
#將df2合并到df1的下面，以及重置index，并打印出結果
res = df1.append(df2, ignore_index=True)
print(res)
#合并多個df，將df2與df3合并至df1的下面，以及重置index，并打印出結果
res = df1.append([df2, df3], ignore_index=True)
print(res)
#合并series，將s1合并至df1，以及重置index，并打印出結果
res = df1.append(s1, ignore_index=True)
print(res)
結果：
a b c d
0 0.0 0.0 0.0 0.0
1 0.0 0.0 0.0 0.0
2 0.0 0.0 0.0 0.0
0 1.0 1.0 1.0 1.0
1 1.0 1.0 1.0 1.0
2 1.0 1.0 1.0 1.0
0 2.0 2.0 2.0 2.0
1 2.0 2.0 2.0 2.0
2 2.0 2.0 2.0 2.0
a b c d
0 0.0 0.0 0.0 0.0
1 0.0 0.0 0.0 0.0
2 0.0 0.0 0.0 0.0
3 1.0 1.0 1.0 1.0
4 1.0 1.0 1.0 1.0
5 1.0 1.0 1.0 1.0
6 2.0 2.0 2.0 2.0
7 2.0 2.0 2.0 2.0
8 2.0 2.0 2.0 2.0
a b c d e
1 0.0 0.0 0.0 0.0 NaN
2 0.0 0.0 0.0 0.0 NaN
3 0.0 0.0 0.0 0.0 NaN
2 NaN 1.0 1.0 1.0 1.0
3 NaN 1.0 1.0 1.0 1.0
4 NaN 1.0 1.0 1.0 1.0
b c d
1 0.0 0.0 0.0
2 0.0 0.0 0.0
3 0.0 0.0 0.0
2 1.0 1.0 1.0
3 1.0 1.0 1.0
4 1.0 1.0 1.0
b c d
0 0.0 0.0 0.0
1 0.0 0.0 0.0
2 0.0 0.0 0.0
3 1.0 1.0 1.0
4 1.0 1.0 1.0
5 1.0 1.0 1.0
a b c d b c d e
1 0.0 0.0 0.0 0.0 NaN NaN NaN NaN
2 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0
3 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0
a b c d b c d e
1 0.0 0.0 0.0 0.0 NaN NaN NaN NaN
2 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0
3 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0
4 NaN NaN NaN NaN 1.0 1.0 1.0 1.0
a b c d
0 0.0 0.0 0.0 0.0
1 0.0 0.0 0.0 0.0
2 0.0 0.0 0.0 0.0
3 1.0 1.0 1.0 1.0
4 1.0 1.0 1.0 1.0
5 1.0 1.0 1.0 1.0
a b c d
0 0.0 0.0 0.0 0.0
1 0.0 0.0 0.0 0.0
2 0.0 0.0 0.0 0.0
3 1.0 1.0 1.0 1.0
4 1.0 1.0 1.0 1.0
5 1.0 1.0 1.0 1.0
6 1.0 1.0 1.0 1.0
7 1.0 1.0 1.0 1.0
8 1.0 1.0 1.0 1.0
a b c d
0 0.0 0.0 0.0 0.0
1 0.0 0.0 0.0 0.0
2 0.0 0.0 0.0 0.0
3 1.0 2.0 3.0 4.0
