pandas合并-pd.concat学习记录

import pandas as pd
import numpy as np

pandas合并-pd.concat学习记录

这里写了一个创建dataframe的函数

def make_df(cols,ind):
    data = {c:[str(c)+str(i) for i in ind] for c in cols}
    return pd.DataFrame(data,ind)

• Series的合并

1. 默认是行合并，即axis=0

s1=pd.Series(['A','B','C'],index=[1,2,3])
s2=pd.Series(['D','E','F'],index=[4,5,6])
pd.concat([s1,s2])

1    A
2    B
3    C
4    D
5    E
6    F
dtype: object

2. 看下axis=1,列合并的情况

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

image.png

• DataFrame合并

df1 = make_df('AB',[1,2])
df2 = make_df('AB',[3,4])

df1

image.png

df2

image.png

1. 默认行合并 axis=0

pd.concat([df1,df2])

image.png

2. 列合并 axis=1

pd.concat([df1,df2],axis=1)

image.png

df3=make_df('AB',[0,1])
df4=make_df('CD',[0,1])

df3

image.png

df4

image.png

pd.concat([df3,df4],axis=1)

image.png

说明，行合并，那么只有行索引一致，才能合并，列同理

• 忽略重复索引情况

x=make_df('AB',[0,1])
y=make_df('AB',[2,3])
y.index=x.index

x

image.png

y

image.png

pd.concat([x,y])

image.png

pd.concat([x,y],ignore_index=True)

image.png

pd.concat([x,y],ignore_index=True,axis=1)

image.png

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