示例代码 1: 基本的 concat 使用 importpandasaspd# 创建三个 DataFramedf1=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])df2=pd.DataFrame({'A':['A4','A5','...
# 两种方法result1=pd.concat([df1,df4],axis=1).reindex(df1.index)# 这种感觉更好 类似左连接,保留左边的数据result2=pd.concat([df1,df4.reindex(df1.index)],axis=1)# 也可以先index后合并
大家可以参考本文中进行设置,根据实际情况,进行参数调整 df = pd.concat([df_1, df_2, df_3]), 按行方向进行拼接 列索引名相同时,写在同一列 列索引名不同时,写在不同列,缺值部分用Nan表示 df = pd.concat([df_1, df_2, df_3], axis=1),按列方向进行拼接 行索引名相同时,写在同一行 行索引...
list是一维：以列的形式来进行追加操作list是二维：以行的形式来进行追加操作list是三维：只添加一个值注意：追加到列表时，是在原数组改动，是在原数组改动，是在原数组改动 # 列表追加到列表<<< a=[]<<< b=df.iloc[6,:].tolist()<<< a.append(b)<<< a[[36,37,38,39,40,41]]# 序列追加到列...
pd.concat([df1,df2],keys=['Year 1','Year 2'],names=['Class',None],).reset_index(level=0)#reset_index(level='Class') 4.列匹配和排序 concat()函数还可以将合并后的列按不同顺序排序。虽然,它会自动将两个df的列对齐合并。但默认情况下,生成的DataFrame与第一个DataFrame具有相同的列排序。例如...
4 当两个DF使用concat默认拼接方式(即行拼接时候)与append的效果是一致的 5 concat设置拼接方式为inner取交集的时候,如果是行拼接就会留下共有的列,同理列拼接会留下相同的行 merge merge拼接常用于两个表有相同的列,且该列的数据相同,类似于数据库表中的两张表主键相同,默认情况下结果条件下:如图,BD列同名,...
compare_ints = pd.concat([gl_int.dtypes,converted_int.dtypes],axis=1) compare_ints.columns = ['before','after'] compare_ints.apply(pd.Series.value_counts) 7.87 MB 1.48 MB 我们可以看到内存用量从 7.9 MB 下降到了 1.5 MB,降低了 80% 以上。但这对我们原有 dataframe 的影响并不大,因为其...
df_col = pd.concat([df_aa,df_zz], axis=1) 1. 2. 3. 4. 5. 6. pandas 合并多个csv文件 import os import pandas as pd files = os.listdir(path) # 获取文件夹下所有文件名 df1 = pd.read_csv(path + '/' + files[0],encoding='gbk') # 读取首个csv文件,保存到df1中 ...
df3 = pd.concat([df1,df2], axis =1)''' 姓名 爱好 性别 姓名 爱好 0 张三 打球 男 张三 麻将 1 李四 游戏 女 乔治 扑克 2 王五 玩男 NaN NaN ''' join 内外连接区别 outer 是默认值。 和RDB一样,outer是保留所有,inner 是保留共有的(这里是指属性共有) ...
df3 = pd.concat([df1,df2], axis = 1) ''' 姓名 爱好 性别 姓名 爱好 0 张三 打球 男 张三 麻将 1 李四 游戏 女 乔治 扑克 2 王五 玩男 NaN NaN ''' 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. join 内外连接区别 outer 是默认值。 和RDB一样,outer是保留所有,inner 是保留共有的(这里是指属性共有) ...