La funció pandas.concat() fa tot el treball pesat de realitzar operacions de concatenació juntament amb un eix de Objectes pandas mentre es realitza la lògica de conjunt opcional (unió o intersecció) dels índexs (si n'hi ha) als altres eixos.
matriu de cadenes de programació c
Funció Pandas concat() Sintaxi
Sintaxi: concat(objs, axis, join, ignore_index, keys, levels, names, verify_integrity, sort, copy)
Paràmetres:
- obs: Objectes sèrie o DataFrame
- eix: eix per concatenar al llarg; per defecte = 0
- uneix-te: manera per gestionar índexs en altres eixos; per defecte = 'exterior'
- ignore_index: si és cert, no utilitzeu els valors de l'índex al llarg de l'eix de concatenació; per defecte = Fals
- claus: seqüència per afegir un identificador als índexs de resultats; per defecte = Cap
- nivells: nivells específics (valors únics) per utilitzar per construir un MultiIndex; per defecte = Cap
- noms: noms per als nivells de l'índex jeràrquic resultant; per defecte = Cap
- verificar_integritat: comproveu si el nou eix concatenat conté duplicats; per defecte = Fals
- ordenar: ordena l'eix sense concatenació si encara no està alineat quan la unió és 'exterior'; per defecte = Fals
- còpia: si és fals, no copieu les dades innecessàriament; per defecte = True
Devolucions: tipus d'objs (Sèrie de DataFrame)
Concatenar utilitzant Pandas amb exemples
Exemple 1: Concatenar DataFrames a Python
En aquest exemple, estem concatenant dues sèries amb paràmetres per defecte Pandes .
Python 3
# importing the module> import> pandas as pd> # creating the Series> series1>=> pd.Series([>1>,>2>,>3>])> display(>'series1:'>, series1)> series2>=> pd.Series([>'A'>,>'B'>,>'C'>])> display(>'series2:'>, series2)> # concatenating> display(>'After concatenating:'>)> display(pd.concat([series1, series2]))> |
>
>
Sortida
Exemple 2: Pandas que combinen dos marcs de dades horitzontalment amb índex = 1
En aquest exemple, creem dues sèries Pandas (series1>iseries2>), i després els concatena al llarg de les columnes (eix=1) utilitzantpd.concat()>. El DataFrame resultant conté les dues sèries com a columnes, creant un nou DataFrame amb dues columnes.
Python 3
# importing the module> import> pandas as pd> # creating the Series> series1>=> pd.Series([>1>,>2>,>3>])> display(>'series1:'>, series1)> series2>=> pd.Series([>'A'>,>'B'>,>'C'>])> display(>'series2:'>, series2)> # concatenating> display(>'After concatenating:'>)> display(pd.concat([series1, series2],> >axis>=> 1>))> |
>
>
Sortida
Exemple 3: Concatenació de 2 DataFrames i assignació de claus
crea dos DataFrames (df1>idf2>), i els concatena juntament amb les claus assignades a cada DataFrame utilitzantpd.concat()>. El DataFrame resultant té un índex jeràrquic amb les claus 'key1' i 'key2', distingint l'origen de cada conjunt de dades.
Python 3
1 a 100 roman núm
# importing the module> import> pandas as pd> # creating the DataFrames> df1>=> pd.DataFrame({>'A'>: [>'A0'>,>'A1'>,>'A2'>,>'A3'>],> >'B'>: [>'B0'>,>'B1'>,>'B2'>,>'B3'>]})> display(>'df1:'>, df1)> df2>=> pd.DataFrame({>'A'>: [>'A4'>,>'A5'>,>'A6'>,>'A7'>],> >'B'>: [>'B4'>,>'B5'>,>'B6'>,>'B7'>]})> display(>'df2:'>, df2)> # concatenating> display(>'After concatenating:'>)> display(pd.concat([df1, df2],> >keys>=>[>'key1'>,>'key2'>]))> |
>
>
Sortida
Exemple 4: Concatenació de DataFrames horitzontalment a Pandas amb l'eix = 1
crea dos DataFrames (df1>idf2>), i els concatena al llarg de les columnes (eix=1) utilitzantpd.concat()>. El DataFrame resultant combina columnes de tots dosdf1>idf2>, alineant-los un al costat de l'altre .
Python 3
# importing the module> import> pandas as pd> # creating the DataFrames> df1>=> pd.DataFrame({>'A'>: [>'A0'>,>'A1'>,>'A2'>,>'A3'>],> >'B'>: [>'B0'>,>'B1'>,>'B2'>,>'B3'>]})> display(>'df1:'>, df1)> df2>=> pd.DataFrame({>'C'>: [>'C0'>,>'C1'>,>'C2'>,>'C3'>],> >'D'>: [>'D0'>,>'D1'>,>'D2'>,>'D3'>]})> display(>'df2:'>, df2)> # concatenating> display(>'After concatenating:'>)> display(pd.concat([df1, df2],> >axis>=> 1>))> |
mysql mostra tots els usuaris
>
>
Sortida
Exemple 5: Concatenació de 2 DataFrames amb ignore_index = True
crea dos DataFrames (df1>idf2>) amb columnes idèntiques, i les concatena verticalment utilitzantpd.concat()>ambignore_index=True>. El DataFrame resultant té un índex continu, ignorant els índexs originals dedf1>idf2>.
Python 3
# importing the module> import> pandas as pd> # creating the DataFrames> df1>=> pd.DataFrame({>'A'>: [>'A0'>,>'A1'>,>'A2'>,>'A3'>],> >'B'>: [>'B0'>,>'B1'>,>'B2'>,>'B3'>]})> display(>'df1:'>, df1)> df2>=> pd.DataFrame({>'A'>: [>'A4'>,>'A5'>,>'A6'>,>'A7'>],> >'B'>: [>'B4'>,>'B5'>,>'B6'>,>'B7'>]})> display(>'df2:'>, df2)> # concatenating> display(>'After concatenating:'>)> display(pd.concat([df1, df2],> >ignore_index>=> True>))> |
>
>
Sortida
Exemple 6: Concatenació d'un DataFrame amb una sèrie
crea un DataFrame (df>) i una sèrie (series>), després els concatena al llarg de les columnes (eix=1) utilitzantpd.concat()>. El DataFrame resultant combina les columnes dedf>i la Sèrie, alineant-les una al costat de l'altra. Nota: hi ha un error ortogràfic a la declaració de visualització (df1>en lloc dedf>).
Python 3
# importing the module> import> pandas as pd> # creating the DataFrame> df>=> pd.DataFrame({>'A'>: [>'A0'>,>'A1'>,>'A2'>,>'A3'>],> >'B'>: [>'B0'>,>'B1'>,>'B2'>,>'B3'>]})> display(>'df:'>, df1)> # creating the Series> series>=> pd.Series([>1>,>2>,>3>,>4>])> display(>'series:'>, series)> # concatenating> display(>'After concatenating:'>)> display(pd.concat([df, series],> >axis>=> 1>))> |
>
>
Sortida
string dividida java