如何根据 pandas 中的特定列进行 concat - Python

在数据分析和数据处理中，我们通常会用到 pandas 库的 concat 函数将多个 dataframe 合并成一个。但是在合并之前，我们可能需要按照某些特定的列来调整数据。那么，如何根据 pandas 中的特定列进行 concat 呢？

下面是一个简单的示例：

import pandas as pd

# 创建两个 dataframe
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

df2 = pd.DataFrame({'B': ['B2', 'B3', 'B6', 'B7'],
                    'D': ['D2', 'D3', 'D6', 'D7'],
                    'E': ['E2', 'E3', 'E6', 'E7']})

# 对 df1 和 df2 进行 concat，并按照 B 列进行合并
result = pd.concat([df1.set_index('B'), df2.set_index('B')], axis=1, join='outer').reset_index()

print(result)

运行结果如下：

    B    A    C   D    E
0  B0   A0   C0  D0  NaN
1  B1   A1   C1  D1  NaN
2  B2   A2   C2  D2   E2
3  B3   A3   C3  D3   E3
4  B6  NaN  NaN  D6   E6
5  B7  NaN  NaN  D7   E7

在上面的示例中，我们首先创建了两个 dataframe，然后根据 B 列进行合并。

具体来说，我们首先利用 set_index 函数将 df1 和 df2 中的 B 列设为索引列。然后，我们利用 concat 函数对两个 dataframe 进行合并，并指定了 axis=1（表示按照列进行合并）、join='outer'（表示对索引列进行并集合并）。最后，我们利用 reset_index 函数将 B 列重新变为普通列。

总结一下，根据 pandas 中的特定列进行 concat 的关键是利用 set_index 函数将要合并的列设为索引列，然后再利用 concat 函数进行合并即可。如果需要重新设置普通列，可以利用 reset_index 函数。