concat函数是在pandas底下的方法,可以将数据根据不同的轴作简单的融合 pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False) 参数说明 objs: series,dataframe或者是panel构成的序列lsit axis: 需要合并链接的轴,0是行,1...
print(pd.concat([df1, df4], axis=1, join="inner")) 运行结果 A B C D B D F 2 A2 B2 C2 D2 B2 D2 F2 3 A3 B3 C3 D3 B3 D3 F3 5 忽略索引 通过ignore_index=True 忽略原来的索引,并重新生成连续的索引。 print(pd.concat([df1, df4], ignore_index=True, sort=False)) 运行结果...
data_3 = pd.concat([data_1, data_2], axis=1, ignore_index=False) print("concat后:", data_3) 输出结果为: data_1: a b 0 1 2 1 4 5 2 5 6 data_2: c d 0 1 8 1 11 12 concat后: a b c d 0 1 2 1.0 8.0 1 4 5 11.0 12.0 2 5 6 NaN NaN 3.2 存在相同列名时两个...
concat concat()用于沿特定轴（行或列）连接多个 pandas 对象（数据帧或系列）。默认情况下，轴为 0，表示数据沿行（垂直）连接。它采用 pandas 对象列表作为其第一个参数，并按照列表中指定的顺序连接。1concatenated_df = pd.concat([df1, df2])该功能可以通过各种参数进行定制，例如轴，连接，ignore_index等。
1. 数据合并 对数据合并,可以使用concat、merge、join 等方法。 1. concat 方法 一般concat 用于上下数据堆叠合并。concat 有用的三个参数: objs: 数据 axis: {0/‘index’, 1/‘columns’}要连接的轴。0 为上下堆叠,1为左右拼接
concat(objs,axis=0,join='outer',join_axes=None,ignore_index=False,keys=None,levels=None,names=None,verify_integrity=False,copy=True): pd.concat()只是单纯的把两个表拼接在一起,参数axis是关键,它用于指定合并的轴是行还是列,axis默认是0。
pd.concat([ser1,ser2],axis=1,sort =True) # sort=Ture是默认的,pandas总是默认index排序 01 T 0.0 NaN U 1.0 NaN V 2.0 NaN X NaN 3.0 Y NaN 4.0 我们还可以指定在哪些index上进行concat: pd.concat([ser1,ser2],axis=1,join_axes=[['U','V','Y']]) 01 U 1.0 NaN V 2.0 NaN Y Na...
pd.concat([df0,df1],axis=1) 默认情况下,当我们横向合并数据(沿列)时,Pandas其实是按照索引来连接的。当两者的索引不相同时,就会用 NaN 填充不重叠的,举个例子如下所示。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df2=df1.copy()df2.index=[1,2,3]pd.concat([df0,df2],axis=1) ...
一般concat 用于上下数据堆叠合并。concat 有用的三个参数: objs: 数据 axis: {0/‘index’, 1/‘columns’}要连接的轴。0 为上下堆叠,1为左右拼接 join:{‘inner’, ‘outer’}, 默认‘outer’。join='outer’表示外连接,保留两个表中的所有信息;join="inner"表示内连接,拼接结果只保留两个表共有的信息...
3. concat方法 concat方法是拼接函数,有行拼接和列拼接,默认是行拼接,拼接方法默认是外拼接(并集),拼接的对象是pandas数据类型。 3.1 series类型的拼接方法 行拼接: df1 = pd.Series([1.1,2.2,3.3],index=['i1','i2','i3'])df2 = pd.Series([4.4,5.5,6.6],index=['i2','i3','i4'])# 行拼接...