Python Pandas - 串联

Pandas是一个强大的数据处理库，提供了丰富的数据处理工具和函数，其中之一就是串联工具(concatenation)。

串联是将多个数据集按照特定的方式合并成一个数据集的过程。在处理大型数据集时，对于从多个来源获取数据的情况，串联是非常有用的。Pandas提供了多种方式来实现串联，例如使用concat()函数、append()函数、merge()函数等。

Pandas中的串联方式

concat()函数

使用concat()函数可以将多个数据集沿着某个维度进行串联。下面是一个简单的示例：

import pandas as pd

# 创建两个数据集df1和df2
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({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                    'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                    'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']})

# 沿着行方向串联df1和df2
result = pd.concat([df1, df2])
print(result)

输出结果为：

    A   B   C   D
0  A0  B0  C0  D0
1  A1  B1  C1  D1
2  A2  B2  C2  D2
3  A3  B3  C3  D3
0  A4  B4  C4  D4
1  A5  B5  C5  D5
2  A6  B6  C6  D6
3  A7  B7  C7  D7

append()函数

除了使用concat()函数外，我们也可以使用append()函数来实现串联。下面是一个简单的示例：

import pandas as pd

# 创建两个数据集df1和df2
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({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                    'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                    'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']})

# 将df2串联到df1的末尾
result = df1.append(df2)
print(result)

输出结果为：

    A   B   C   D
0  A0  B0  C0  D0
1  A1  B1  C1  D1
2  A2  B2  C2  D2
3  A3  B3  C3  D3
0  A4  B4  C4  D4
1  A5  B5  C5  D5
2  A6  B6  C6  D6
3  A7  B7  C7  D7

merge()函数

merge()函数可用于按特定关键字将多个数据集进行串联。下面是一个简单的示例：

import pandas as pd

# 创建两个数据集df1和df2
df1 = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
                    'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})

df2 = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

# 按照“key”列将df1和df2进行串联
result = pd.merge(df1, df2, on='key')
print(result)

输出结果为：

  key   A   B   C   D
0  K0  A0  B0  C0  D0
1  K1  A1  B1  C1  D1
2  K2  A2  B2  C2  D2
3  K3  A3  B3  C3  D3

总结

在实际的工作中，我们经常要对多个数据集进行串联操作。通过本文，我们了解了Pandas中三种不同的串联方式，并可以在实际工作中根据不同的数据需求选择最合适的方式。