python数据拼接: pd.concat

1.concat

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是列
join：连接的方式 inner，或者outer

其他一些参数不常用，用的时候再补上说明。

1.1 相同字段的表首尾相接

这里写图片描述

# 现将表构成list，然后在作为concat的输入
In [4]: frames = [df1, df2, df3]
 
In [5]: result = pd.concat(frames)

要在相接的时候在加上一个层次的key来识别数据源自于哪张表，可以增加key参数

In [6]: result = pd.concat(frames, keys=[\'x\', \'y\', \'z\'])

效果如下

这里写图片描述

1.2 横向表拼接（行对齐）

1.2.1 axis

当axis = 1的时候，concat就是行对齐，然后将不同列名称的两张表合并

In [9]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1)

这里写图片描述

1.2.2 join

加上join参数的属性，如果为’inner’得到的是两表的交集，如果是outer，得到的是两表的并集。

In [10]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join=\'inner\')

这里写图片描述

1.2.3 join_axes

如果有join_axes的参数传入，可以指定根据那个轴来对齐数据
例如根据df1表对齐数据，就会保留指定的df1表的轴，然后将df4的表与之拼接

In [11]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join_axes=[df1.index])

这里写图片描述

1.3 append

append是series和dataframe方法，使用它就是默认沿着列进行拼接（axis=0，列对齐）

In [12]: result = df1.append(df2)

这里写图片描述

1.4 无视index的concat

如果两个表的index都没有实际含义，使用ignore_index参数，置true，合并的两个表就会根据列字段对齐，然后合并。最后再重新整理一个新的index。
这里写图片描述

1.5 合并的同时增加区分数据组的键

前面提到的keys参数可以用来给合并后的表增加key来区分不同的表数据来源

1.5.1 可以直接用key参数实现

In [27]: result = pd.concat(frames, keys=[\'x\', \'y\', \'z\'])

这里写图片描述

1.5.2 传入字典来增加分组键

In [28]: pieces = {\'x\': df1, \'y\': df2, \'z\': df3}
 
In [29]: result = pd.concat(pieces)

这里写图片描述

1.6 在dataframe中加入新的行

append方法可以将series和字典中的数据作为dataframe的新的一行插入。

In [34]: s2 = pd.Series([\'X0\', \'X1\', \'X2\', \'X3\'], index=[\'A\', \'B\', \'C\', \'D\'])
 
In [35]: result = df1.append(s2, ignore_index=True)

这里写图片描述

1.7 表格列字段不同的表合并

如果遇到两张表的列字段本来就不一样，但又想将两个表合并，其中无效的值用nan来表示。那么可以使用ignore_index来实现。

In [36]: dicts = [{\'A\': 1, \'B\': 2, \'C\': 3, \'X\': 4},
   ....:          {\'A\': 5, \'B\': 6, \'C\': 7, \'Y\': 8}]
   ....: 
 
In [37]: result = df1.append(dicts, ignore_index=True)

这里写图片描述

转载于https://blog.csdn.net/mr_hhh/article/details/79488445