python pandas dataframe 按列或者按行合并的方法

发布时间:2020-09-05 15:50:03 作者:qq_30718387
来源:脚本之家 阅读:448

concat 与其说是连接,更准确的说是拼接。就是把两个表直接合在一起。于是有一个突出的问题,是横向拼接还是纵向拼接,所以concat 函数的关键参数是axis 。

函数的具体参数是:

concat(objs,axis=0,join='outer',join_axes=None,ignore_index=False,keys=None,levels=None,names=None,verigy_integrity=False)

objs 是需要拼接的对象集合,一般为列表或者字典

axis=0 是行拼接,拼接之后行数增加,列数也根据join来定,join='outer'时,列数是两表并集。同理join='inner',列数是两表交集。

在默认情况下,axis=0为纵向拼接,此时有

concat([df1,df2]) 等价于 df1.append(df2)

在axis=1 时为横向拼接 ,此时有

concat([df1,df2],axis=1) 等价于 merge(df1,df2,left_index=True,right_index=True,how='outer')

以上这篇python pandas dataframe 按列或者按行合并的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持亿速云。

推荐阅读:
  1. 如何在Python中使用pandas自定义函数
  2. python pandas模块基础学习详解

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

pandas 合并 dataframe

上一篇:详解C++中十六进制字符串转数字(数值)

下一篇:C#中IDispose接口的实现及为何这么实现详解

相关阅读

您好,登录后才能下订单哦!

密码登录
登录注册
其他方式登录
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》