pandas教程5-合并 concat

pandas教程5-合并 concat

axis (合并方向)

axis=0是预设值，因此未设定任何参数时，函数默认axis=0。

import pandas as pd
import numpy as np

#定义资料集
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纵向合并
res = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0)

#打印结果
print(res)
#     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

仔细观察会发现结果的index是0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2，若要将index重置，请看例子二。

ignore_index (重置 index)

#承上一个例子，并将index_ignore设定为True
res = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0, ignore_index=True)

#打印结果
print(res)
#     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

结果的index变0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8。

join (合并方式)

join='outer'为预设值，因此未设定任何参数时，函数默认join='outer'。此方式是依照column来做纵向合并，有相同的column上下合并在一起，其他独自的column个自成列，原本没有值的位置皆以NaN填充。

import pandas as pd
import numpy as np

#定义资料集
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])

#纵向"外"合并df1与df2
res = pd.concat([df1, df2], axis=0, join='outer')

print(res)
#     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

原理同上个例子的说明，但只有相同的column合并在一起，其他的会被抛弃。

#承上一个例子

#纵向"内"合并df1与df2
res = pd.concat([df1, df2], axis=0, join='inner')

#打印结果
print(res)
#     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

#重置index并打印结果
res = pd.concat([df1, df2], axis=0, join='inner', ignore_index=True)
print(res)
#     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

join_axes (依照 axes 合并)

import pandas as pd
import numpy as np

#定义资料集
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`进行横向合并
res = pd.concat([df1, df2], axis=1, join_axes=[df1.index])

#打印结果
print(res)
#     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

#移除join_axes，并打印结果
res = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(res)
#     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

append (添加数据)

append只有纵向合并，没有横向合并。

import pandas as pd
import numpy as np

#定义资料集
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'])

#将df2合并到df1的下面，以及重置index，并打印出结果
res = df1.append(df2, ignore_index=True)
print(res)
#     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

#合并多个df，将df2与df3合并至df1的下面，以及重置index，并打印出结果
res = df1.append([df2, df3], ignore_index=True)
print(res)
#     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

#合并series，将s1合并至df1，以及重置index，并打印出结果
res = df1.append(s1, ignore_index=True)
print(res)
#     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

实验代码：

import pandas as pd
import numpy as np

if __name__ == '__main__':
    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 纵向合并
    res = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0)
    print(res)
    # 重置index
    res1 = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0, ignore_index=True)
    print(res1)
    print('-----------------------')
    df4 = pd.DataFrame(np.ones((3, 4)) * 0, columns=['a', 'b', 'c', 'd'], index=[1, 2, 3])
    df5 = pd.DataFrame(np.ones((3, 4)) * 1, columns=['b', 'c', 'd', 'e'], index=[2, 3, 4])
    print(df4)
    print(df5)
    # join 外联
    res2 = pd.concat([df4, df5], axis=0, join='outer')
    print(res2)
    # inner 内联
    res3 = pd.concat([df4, df5],axis=0, join='inner')
    print(res3)

有时候你会发现输出跟教程上面的不一致，教程上的这章没有错误，你可以打开pycharm的科学模式，可以直接查看矩阵。