Python中的 pandas.concat()函数

pandas库是Python中重要的数据处理库之一，其中concat()函数被广泛使用以合并或连接两个或多个pandas数据帧。在这篇文章中，我们将讨论concat()函数的用法以及其常见的参数。

连接类型

concat()函数最重要的参数之一是连接类型。连接类型指定连接新数据框时的方式。下面是三种连接类型：

• axis = 0 (默认)：沿着行方向连接数据框。
• axis = 1：沿着列方向连接数据框。
• axis = None：把所有数据框当作一维数组，然后按顺序连接。

示例：使用axis 1连接两个数据框

假设有两个数据帧，df1和df2，它们分别如下：

import pandas as pd

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']})

创建完后，我们可以使用concat()函数连接这两个数据框：

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

输出结果：

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

如上所示，连接后的结果包含两个输入数据框中所有的列。

关键字：join,keys,ignore_index和sort

除了连接类型之外，concat()函数还有其他几个常见的关键字参数。下面是它们的描述：

• join：指定连接方式。在连接时，pandas库默认使用‘outer’方式，合并访问不到的数据为NaN。join参数可指定使用‘inner’方式，只合并访问得到的数据。
• keys：沿着连接轴向返回一个层次化索引，用于标识在原数据框中的数据。用这个参数可以使输入数据框更易于区分。
• ignore_index：合并数据框时，重新排序轴编号，重置index。若原数据框有自己的序列号，而此参数设置为True，则连接后所得的新数据框的所有序列号都会被重置为0~N-1。
• sort：默认为False。在连接时，这个参数为True，则根据连接键以字典序排序。在处理大型数据时，最好用False，可获得更好的性能。

示例：使用join和keys连接两个数据框

假设存在另外两个数据帧，df3和df4，它们的内容如下：

df3 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

df4 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                    'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                    'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']})

使用‘join’和‘keys’参数可以为连接的数据框添加层次化的索引。示例如下：

result = pd.concat([df3, df4], keys=['x', 'y'], join='inner', axis=1)
print(result)

输出如下：

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

如上所示，我们使用‘keys’参数添加了新的索引。在这种情况下，我们也指定了‘join’参数，将两个数据框连接在一起，只返回在两个输入数据框都访问过的数据。

小结

这篇文章介绍了pandas库中的concat()函数。该函数用于连接两个或多个pandas数据帧。我们讨论了连接类型、关键字参数join、keys、ignore_index和sort。希望这篇文章可以为那些想了解或使用concat()函数的工程师提供帮助。