【Python】Pandas宝藏函数-concat()
在数据处理过程中，经常会遇到多个表进行拼接合并的需求，在Pandas中有多个拼接合并的方法，每种方法都有自己擅长的拼接方式，本文对pd.concat()进行详细讲解，希望对你有帮助。pd....
在数据处理过程中，经常会遇到多个表进行拼接合并的需求，在Pandas中有多个拼接合并的方法，每种方法都有自己擅长的拼接方式，本文对pd.concat()进行详细讲解，希望对你有帮助。pd.concat()函数可以沿着指定的轴将多个dataframe或者series拼接到一起，这一点和另一个常用的pd.merge()函数不同，pd.merge()解决数据库样式的左右拼接，不能解决上下拼接。
一、基本语法
pd.concat(
objs,
axis=0,
join='outer',
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True)二、参数含义
objs：Series，DataFrame或Panel对象的序列或映射，如果传递了dict，则排序的键将用作键参数
axis：{0,1，...}，默认为0,也就是纵向上进行合并。沿着连接的轴。
join：{'inner'，'outer'}，默认为“outer”。如何处理其他轴上的索引。outer为联合和inner为交集。
ignore_index：boolean，default False。如果为True，请不要使用并置轴上的索引值。结果轴将被标记为0，...，n-1。如果要连接其中并置轴没有有意义的索引信息的对象，这将非常有用。注意，其他轴上的索引值在连接中仍然受到尊重。
keys：序列，默认值无。使用传递的键作为最外层构建层次索引。如果为多索引，应该使用元组。
levels：序列列表，默认值无。用于构建MultiIndex的特定级别（唯一值）。否则，它们将从键推断。
names：list，default无。结果层次索引中的级别的名称。
verify_integrity：boolean，default False。检查新连接的轴是否包含重复项。这相对于实际的数据串联可能是非常昂贵的。
copy：boolean，default True。如果为False，请勿不必要地复制数据。
三、竖向堆叠
#构建需要的数据表import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A':['A{}'.format(i) for i in range(0,4)],
'B':['B{}'.format(i) for i in range(0,4)],
'C':['C{}'.format(i) for i in range(0,4)]
})
df2 = pd.DataFrame({'A':['A{}'.format(i) for i in range(4,8)],
'B':['B{}'.format(i) for i in range(4,8)],
'C':['C{}'.format(i) for i in range(4,8)]
})
df3 = pd.DataFrame({'A':['A{}'.format(i) for i in range(8,12)],
'B':['B{}'.format(i) for i in range(8,12)],
'C':['C{}'.format(i) for i in range(8,12)]
})现将表构成list，然后在作为concat的输入frames = [df1, df2, df3]
result = pd.concat(frames)
A B C
0 A0 B0 C0
1 A1 B1 C1
2 A2 B2 C2
3 A3 B3 C3
0 A4 B4 C4
1 A5 B5 C5
2 A6 B6 C6
3 A7 B7 C7
0 A8 B8 C8
1 A9 B9 C9
2 A10 B10 C10
3 A11 B11 C11传入也可以是字典
frames = {'df1':df1, 'df2':df2,'df3':df3}
result = pd.concat(frames)
A B C
df1 0 A0 B0 C0
1 A1 B1 C1
2 A2 B2 C2
3 A3 B3 C3
df2 0 A4 B4 C4
1 A5 B5 C5
2 A6 B6 C6
3 A7 B7 C7
df3 0 A8 B8 C8
1 A9 B9 C9
2 A10 B10 C10
3 A11 B11 C11三、横向拼接
1、axis
当axis = 1的时候，concat就是行对齐，然后将不同列名称的两张表合并
#再构建一个表
df4 = pd.DataFrame({'C':['C{}'.format(i) for i in range(3,9)],
'E':['E{}'.format(i) for i in range(3,9)],
'F':['F{}'.format(i) for i in range(3,9)]
})
pd.concat([df1,df4], axis=1)
A B C C E F
0 A0 B0 C0 C3 E3 F3
1 A1 B1 C1 C4 E4 F4
2 A2 B2 C2 C5 E5 F5
3 A3 B3 C3 C6 E6 F6
4 NaN NaN NaN C7 E7 F7
5 NaN NaN NaN C8 E8 F82、join
加上join参数的属性，如果为'inner'得到的是两表的交集，如果是outer，得到的是两表的并集。
# join='inner' 取交集
pd.concat([df1, df4], axis=1, join='inner')
A B C C E F
0 A0 B0 C0 C3 E3 F3
1 A1 B1 C1 C4 E4 F4
2 A2 B2 C2 C5 E5 F5
3 A3 B3 C3 C6 E6 F6
# join='outer' 和 默认值相同
pd.concat([df1, df4], axis=1, join='outer')
A B C C E F
0 A0 B0 C0 C3 E3 F3
1 A1 B1 C1 C4 E4 F4
2 A2 B2 C2 C5 E5 F5
3 A3 B3 C3 C6 E6 F6
4 NaN NaN NaN C7 E7 F7
5 NaN NaN NaN C8 E8 F8四、对比append方法
append是series和dataframe的方法，使用它就是默认沿着列进行凭借（axis = 0，列对齐）
df1.append(df2)
A B C
0 A0 B0 C0
1 A1 B1 C1
2 A2 B2 C2
3 A3 B3 C3
0 A4 B4 C4
1 A5 B5 C5
2 A6 B6 C6
3 A7 B7 C7五、忽略index
如果两个表的index都没有实际含义，使用ignore_index参数，置true，合并的两个表就睡根据列字段对齐，然后合并。最后再重新整理一个新的index。
pd.concat([df1, df4], axis=1, ignore_index=True)
0 1 2 3 4 5
0 A0 B0 C0 C3 E3 F3
1 A1 B1 C1 C4 E4 F4
2 A2 B2 C2 C5 E5 F5
3 A3 B3 C3 C6 E6 F6
4 NaN NaN NaN C7 E7 F7
5 NaN NaN NaN C8 E8 F8六、增加区分组键
前面提到的keys参数可以用来给合并后的表增加key来区分不同的表数据来源
1、可以直接用key参数实现
pd.concat([df1,df2,df3], keys=['x', 'y', 'z'])
A B C
x 0 A0 B0 C0
1 A1 B1 C1
2 A2 B2 C2
3 A3 B3 C3
y 0 A4 B4 C4
1 A5 B5 C5
2 A6 B6 C6
3 A7 B7 C7
z 0 A8 B8 C8
1 A9 B9 C9
2 A10 B10 C10
3 A11 B11 C112、传入字典来增加分组键
frames = {'df1':df1, 'df2':df2,'df3':df3}
result = pd.concat(frames)
A B C
df1 0 A0 B0 C0
1 A1 B1 C1
2 A2 B2 C2
3 A3 B3 C3
df2 0 A4 B4 C4
1 A5 B5 C5
2 A6 B6 C6
3 A7 B7 C7
df3 0 A8 B8 C8
1 A9 B9 C9
2 A10 B10 C10
3 A11 B11 C11七、加入新的行1、列字段相同的加入
append方法可以将 series 和 字典就够的数据作为dataframe的新一行插入。
s2 = pd.Series(['X0', 'X1', 'X2', 'X3'], index=['A', 'B', 'C', 'D'])
df1.append(s2, ignore_index=True)
A B C D
0 A0 B0 C0 NaN
1 A1 B1 C1 NaN
2 A2 B2 C2 NaN
3 A3 B3 C3 NaN
4 X0 X1 X2 X32、列字段不同的加入
如果遇到两张表的列字段本来就不一样，但又想将两个表合并，其中无效的值用nan来表示。那么可以使用ignore_index来实现。
dicts = [{'A': 1, 'B': 2, 'C': 3, 'X': 4},
{'A': 5, 'B': 6, 'C': 7, 'Y': 8}]
df1.append(dicts, ignore_index=True)
A B C X Y
0 A0 B0 C0 NaN NaN
1 A1 B1 C1 NaN NaN
2 A2 B2 C2 NaN NaN
3 A3 B3 C3 NaN NaN
4 1 2 3 4.0 NaN
5 5 6 7 NaN 8.0··· END ···
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