pandas concat

本文主要是介绍pandas concat，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

pandas.concat 是一个用于沿指定轴连接多个 DataFrame 或 Series 对象的函数。它是 pandas 库中用于合并数据的强大工具，可以处理不同的合并场景，如垂直（按行）或水平（按列）连接，以及处理索引和层次索引。

基本语法

pandas.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, sort=False, copy=True)

参数说明

• objs: 要连接的 Series 或 DataFrame 对象的序列或映射。
• axis: 连接的轴，0 表示按行连接，1 表示按列连接。
• join: 连接的方式，'inner' 表示内连接，'outer' 表示外连接。
• ignore_index: 如果为 True，则不使用连接轴上的索引值，结果轴将被重新索引。
• keys: 用于构建层次索引的序列或元组。
• levels 和 names: 用于构建和命名层次索引的参数。
• verify_integrity: 检查新轴是否包含重复值。
• sort: 按字典顺序对非连接轴进行排序。
• copy: 如果为 False，则尝试避免不必要的数据复制。

使用场景

• 垂直连接多个 DataFrame 或 Series 对象。
• 水平连接多个 DataFrame 对象，将它们的列合并。
• 合并时添加层次索引，以区分不同数据集的来源。
• 合并时忽略索引，重新创建索引。

示例

import pandas as pd# 创建两个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'C': [7, 8]})# 垂直连接（按行）
result_vertical = pd.concat([df1, df2], axis=0)# 水平连接（按列）
result_horizontal = pd.concat([df1, df2], axis=1)# 合并时添加层次索引
result_with_keys = pd.concat([df1, df2], keys=['df1', 'df2'])

注意事项

• 确保连接的数据结构一致，特别是列名和数据类型。
• 使用 ignore_index 或 keys 参数来处理索引，以确保结果的可读性和可操作性。
• 在性能敏感的应用中，可以通过设置 copy=False 来优化性能。

以上信息基于最新的搜索结果和 pandas 的官方文档。 

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