如何使用 Concat 联合 Pandas DataFrames？

Concat 是Pandas库中一个重要的函数，它允许用户一次性将多个Pandas数据帧(DataFrames)合并成一个。下面是关于如何使用 Concat 联合 Pandas DataFrames 的介绍。

步骤

1. 导入 Pandas 库，确保已经安装Pandas库

import pandas as pd

2.创建测试数据帧(DataFrames)

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
                   index=[0, 1, 2, 3])

df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                    'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                    'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']},
                   index=[4, 5, 6, 7])

df3 = pd.DataFrame({'A': ['A8', 'A9', 'A10', 'A11'],
                    'B': ['B8', 'B9', 'B10', 'B11'],
                    'C': ['C8', 'C9', 'C10', 'C11'],
                    'D': ['D8', 'D9', 'D10', 'D11']},
                   index=[8, 9, 10, 11])

3.将多个数据帧(DataFrames)拼接(concatenate)成一个数据帧(DataFrame)

使用 pd.concat()函数，将多个数据帧(DataFrames)拼接(concatenate)成一个数据帧(DataFrame)。

frames = [df1, df2, df3]
result = pd.concat(frames)

参数介绍

pd.concat()函数有几个关键参数：

• objs: 需要拼接的数据帧(DataFrames)，DataFrame对象
• axis: 轴向，可以是索引(axis=0)或列名(axis=1)，默认为0
• join: 内联(join='inner')或外联(join='outer')类型，用于组合操作，默认为'outer'
• ignore_index: 如果为True，则重置最终数据帧(DataFrames)的索引。默认值为False。
• keys: 在拼接方向上添加层级索引(keys)，默认值为None

结论

使用 pd.concat()函数，我们可以将多个 Pandas 数据帧(DataFrames)合并成一个，比如我们可以在同一个数据帧(DataFrame)中查看数据而不必浏览所有的数据帧(DataFrames)。同时，我们也可以使用这个技巧组合不同的数据以进行复杂的数据分析。