pandas实现数据concat拼接的示例代码

使用场景：批量拼接相同格式的excel、给dataframe添加行、给dataframe添加列等。

语法

使用某种方式合并方式（inner/outer）、沿着某个轴向（axis=0/1）、把多个pandas对象（dataframe/seires）拼接成一个。

pandas.concat(objs, *, axis=0, join='outer', ignore_index=false, keys=none, levels=none, names=none, verify_integrity=false, sort=false, copy=none)

返回值：

• 当沿索引（axis=0）连接所有 series 时，返回一个 series。
• 当 objs 中包含至少一个 dataframe 时，返回一个 dataframe。
• 当沿列（axis=1）连接时，返回一个 dataframe。

参数说明：

• objs：需要连接的对象（如 dataframe 或 series）的列表或字典。
• axis：指定连接轴。{0/’index’, 1/’columns’}, 默认0。axis=0：沿行方向连接（垂直堆叠）。axis=1：沿列方向连接（水平堆叠）。
• join：指定连接方式，{‘inner’, ‘outer’}，默认为 ‘outer’。join=‘outer’：外连接，保留所有索引（默认）。join=‘inner’：内连接，只保留共有索引。
• ignore_index：是否忽略原始索引并生成新的整数索引。bool，默认为 false。ignore_index=true：忽略原始索引，生成新的整数索引。ignore_index=false：保留原始索引。
• keys：为连接后的对象添加外层索引（多层索引）。list 或 tuple。
• levels：与 keys 参数配合使用，指定多层索引的具体层级。list 或 tuple。
• names：为多层索引的层级命名。list 或 tuple。
• verify_integrity：是否检查新索引是否有重复。bool，默认为 false。
• sort：是否对非连接轴进行排序。bool，默认为 false。
• copy：是否复制数据。bool，默认为 true。

示例：使用pandas.concat合并数据

第1个dataframe：

import pandas as pd

df1 = pd.dataframe({'a': ['a0', 'a1', 'a2', 'a3'], 'b': ['b0', 'b1', 'b2', 'b3'], 'c': ['c0', 'c1', 'c2', 'c3'], 'd': ['d0', 'd1', 'd2', 'd3']})

查看数据：

第2个dataframe：

df2 = pd.dataframe({'b': ['b4', 'b5', 'b6', 'b7'], 'c': ['c4', 'c5', 'c6', 'c7'], 'd': ['d4', 'd5', 'd6', 'd7'], 'e': ['e4', 'e5', 'e6', 'e7']})

查看结果：

默认的concat：参数axis=0，join=‘outer’，ignore_index=false

pd.concat([df1, df2])

合并后的结果：

使用ignore_index=true参数可以忽略原来的索引

pd.concat([df1, df2], ignore_index=true)

合并后的数据：

使用join='inner’参数过滤掉不匹配的列

pd.concat([df1, df2], ignore_index=true, join='inner')

合并后的数据：

使用axis=1相当于添加新列

添加一列series

dataframe：

再构造一个series：

s1 = pd.series(list(range(10, 14)), name='f')

按列合并：

pd.concat([df1, s1], axis=1)

合并后的结果：

添加多列series

dataframe：

第1个series：

第2个series：

s2 = df1.apply(lambda x : x['d'] + '_g', axis=1)
s2.name = 'g'

合并1个dataframe和2个series：

pd.concat([df1, s1, s2], axis=1)

合并后的结果：

concat的要合并的对象参数可以只包含series列表

合并两个series：

pd.concat([s1, s2], axis=1)

合并后的结果：

concat的要合并的对象参数dataframe和series顺序可以混合

要合并的dataframe:

要合并的series:

要合并的series:

合并数据：

pd.concat([s1, df1, s2], axis=1)

合并后的结果：

一行一行给dataframe添加数据

先生成一个空的dataframe：

df = pd.dataframe(columns=['s'])

利用concat可以接受对象列表的特点，进行拼接：

pd.concat([pd.dataframe([i], columns=['s']) for i in range(6)], ignore_index=true)

拼接后的结果：

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