pandas.concat方法怎么在Python3中使用

pandas.concat方法怎么在Python3中使用？很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

python可以做什么

Python是一种编程语言，内置了许多有效的工具，Python几乎无所不能，该语言通俗易懂、容易入门、功能强大，在许多领域中都有广泛的应用，例如最热门的大数据分析，人工智能，Web开发等。

pandas.merge参数列表如下图，其中只有objs是必须得参数，另外常用参数包括objs、axis、join、keys、ignore_index。

1.pd.concat([df1,df2,df3]), 默认axis=0，在0轴上合并。

2.pd.concat([df1,df4],axis=1)–在1轴上合并

3.pd.concat([df1,df2,df3],keys=[‘x', ‘y', ‘z'])–合并时便于区分建立层次化索引。

4.pd.concat([df1, df4], axis=1, join=‘inner')–采用内连接合并，join默认为outer外连接。

5.pd.concat([df1, df4], ignore_index=True)–当原来DataFrame的索引没有意义的时候，concat之后可以不需要原来的索引。

姊妹篇：pandas.merge用法详解！！！

补充：python3：pandas（合并concat和merge）

pandas处理多组数据的时候往往会要用到数据的合并处理，其中有三种方式，concat、append和merge。

1、concat

用concat是一种基本的合并方式。而且concat中有很多参数可以调整，合并成你想要的数据形式。axis来指明合并方向。axis=0是预设值，因此未设定任何参数时，函数默认axis=0。（0表示上下合并，1表示左右合并）

import pandas as pd
import numpy as np
 
#定义资料集
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns=['a','b','c','d'])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['a','b','c','d'])
df3 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*2, columns=['a','b','c','d']) 
#concat纵向合并
res = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0)
 
#打印结果
print(res)
'''
 a b c d
0 0.0 0.0 0.0 0.0
1 0.0 0.0 0.0 0.0
2 0.0 0.0 0.0 0.0
0 1.0 1.0 1.0 1.0
1 1.0 1.0 1.0 1.0
2 1.0 1.0 1.0 1.0
0 2.0 2.0 2.0 2.0
1 2.0 2.0 2.0 2.0
2 2.0 2.0 2.0 2.0
'''

上述index为0，1，2，0，1，2形式。为什么会出现这样的情况，其实是仍然按照合并前的index组合起来的。若希望递增，请看下面示例：

ignore_index (重置 index)

重置后的index为0，1，……8

res = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0, ignore_index=True)# 将ignore_index设置为True 
print(res) #打印结果
'''
 a b c d
0 0.0 0.0 0.0 0.0
1 0.0 0.0 0.0 0.0
2 0.0 0.0 0.0 0.0
3 1.0 1.0 1.0 1.0
4 1.0 1.0 1.0 1.0
5 1.0 1.0 1.0 1.0
6 2.0 2.0 2.0 2.0
7 2.0 2.0 2.0 2.0
8 2.0 2.0 2.0 2.0
'''

join （合并方式）

join='outer'为预设值，因此未设定任何参数时，函数默认join='outer'。此方式是依照column来做纵向合并，有相同的column上下合并在一起，其他独自的column个自成列，原本没有值的位置皆以NaN填充。

import pandas as pd
import numpy as np
 
#定义资料集
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns=['a','b','c','d'], index=[1,2,3])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['b','c','d','e'], index=[2,3,4]) 
res = pd.concat([df1, df2], axis=0, join='outer') #纵向"外"合并df1与df2
 
print(res)
'''
 a b c d e
 1 0.0 0.0 0.0 0.0 NaN
 2 0.0 0.0 0.0 0.0 NaN
 3 0.0 0.0 0.0 0.0 NaN
 2 NaN 1.0 1.0 1.0 1.0
 3 NaN 1.0 1.0 1.0 1.0
 4 NaN 1.0 1.0 1.0 1.0
'''
res = pd.concat([df1, df2], axis=0, join='inner') #纵向"内"合并df1与df2
 
#打印结果
print(res)
'''
 b c d
 1 0.0 0.0 0.0
 2 0.0 0.0 0.0
 3 0.0 0.0 0.0
 2 1.0 1.0 1.0
 3 1.0 1.0 1.0
 4 1.0 1.0 1.0
'''

join_axes (依照 axes 合并)

import pandas as pd
import numpy as np
 
#定义资料集
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns=['a','b','c','d'], index=[1,2,3])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['b','c','d','e'], index=[2,3,4])
 
#依照`df1.index`进行横向合并
res = pd.concat([df1, df2], axis=1, join_axes=[df1.index])
 
#打印结果
print(res)
# a b c d b c d e
# 1 0.0 0.0 0.0 0.0 NaN NaN NaN NaN
# 2 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0
# 3 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0

上述脚本中，join_axes=[df1.index]表明按照df1的index来合并，可以看到结果中去掉了df2中出现但df1中没有的index=4这一行。

2、append (添加数据)

append只有纵向合并，没有横向合并。

import pandas as pd
import numpy as np
 
#定义资料集
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns=['a','b','c','d'])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['a','b','c','d'])
df3 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['a','b','c','d'])
s1 = pd.Series([1,2,3,4], index=['a','b','c','d'])
 
#将df2合并到df1的下面，以及重置index，并打印出结果
res = df1.append(df2, ignore_index=True)
print(res)
# a b c d
# 0 0.0 0.0 0.0 0.0
# 1 0.0 0.0 0.0 0.0
# 2 0.0 0.0 0.0 0.0
# 3 1.0 1.0 1.0 1.0
# 4 1.0 1.0 1.0 1.0
# 5 1.0 1.0 1.0 1.0
 
#合并多个df，将df2与df3合并至df1的下面，以及重置index，并打印出结果
res = df1.append([df2, df3], ignore_index=True)
print(res)
# a b c d
# 0 0.0 0.0 0.0 0.0
# 1 0.0 0.0 0.0 0.0
# 2 0.0 0.0 0.0 0.0
# 3 1.0 1.0 1.0 1.0
# 4 1.0 1.0 1.0 1.0
# 5 1.0 1.0 1.0 1.0
# 6 1.0 1.0 1.0 1.0
# 7 1.0 1.0 1.0 1.0
# 8 1.0 1.0 1.0 1.0
 
#合并series，将s1合并至df1，以及重置index，并打印出结果
res = df1.append(s1, ignore_index=True)
print(res)
# a b c d
# 0 0.0 0.0 0.0 0.0
# 1 0.0 0.0 0.0 0.0
# 2 0.0 0.0 0.0 0.0
# 3 1.0 2.0 3.0 4.0

3、merge

根据两组数据中的关键字key来合并（key在两组数据中是完全一致的）。

3.1依据一组key合并

import pandas as pd 
#定义资料集并打印出
left = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
    'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
right = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
print(left)
# A B key
# 0 A0 B0 K0
# 1 A1 B1 K1
# 2 A2 B2 K2
# 3 A3 B3 K3
 
print(right)
# C D key
# 0 C0 D0 K0
# 1 C1 D1 K1
# 2 C2 D2 K2
# 3 C3 D3 K3
 
#依据key column合并，并打印出
res = pd.merge(left, right, on='key')
 
print(res)
 A B key C D
# 0 A0 B0 K0 C0 D0
# 1 A1 B1 K1 C1 D1
# 2 A2 B2 K2 C2 D2
# 3 A3 B3 K3 C3 D3

3.2 根据两组key合并

合并时有4种方法how = ['left', 'right', 'outer', 'inner']，预设值how='inner'。

inner：按照关键字组合之后，去掉组合中有合并项为NaN的行。

outer ：保留所有组合

left：仅保留左边合并项为NaN的行

right：仅保留右边合并项为NaN的行

import pandas as pd
import numpy as np
 
#定义资料集并打印出
left = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1', 'K2'],
   'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1'],
   'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
   'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
right = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K1', 'K2'],
   'key2': ['K0', 'K0', 'K0', 'K0'],
   'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
   'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
 
print(left)
'''
 key1 key2 A B
0 K0 K0 A0 B0
1 K0 K1 A1 B1
2 K1 K0 A2 B2
3 K2 K1 A3 B3
'''
print(right)
'''
 key1 key2 C D
0 K0 K0 C0 D0
1 K1 K0 C1 D1
2 K1 K0 C2 D2
3 K2 K0 C3 D3
'''
 
#依据key1与key2 columns进行合并，并打印出四种结果['left', 'right', 'outer', 'inner']
res = pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'], how='inner')
print(res)
'''
 key1 key2 A B C D
0 K0 K0 A0 B0 C0 D0
1 K1 K0 A2 B2 C1 D1
2 K1 K0 A2 B2 C2 D2
'''
res = pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'], how='outer')
print(res)
'''
 key1 key2 A B C D
0 K0 K0 A0 B0 C0 D0
1 K0 K1 A1 B1 NaN NaN
2 K1 K0 A2 B2 C1 D1
3 K1 K0 A2 B2 C2 D2
4 K2 K1 A3 B3 NaN NaN
5 K2 K0 NaN NaN C3 D3
'''
res = pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'], how='left')
print(res) 
'''
 key1 key2 A B C D
0 K0 K0 A0 B0 C0 D0
1 K0 K1 A1 B1 NaN NaN
2 K1 K0 A2 B2 C1 D1
3 K1 K0 A2 B2 C2 D2
4 K2 K1 A3 B3 NaN NaN
'''
res = pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'], how='right')
print(res) 
'''
 key1 key2 A B C D
0 K0 K0 A0 B0 C0 D0
1 K1 K0 A2 B2 C1 D1
2 K1 K0 A2 B2 C2 D2
3 K2 K0 NaN NaN C3 D3
'''

3.3 Indicator

indicator=True会将合并的记录放在新的一列。

import pandas as pd 
#定义资料集并打印出
df1 = pd.DataFrame({'col1':[0,1], 'col_left':['a','b']})
df2 = pd.DataFrame({'col1':[1,2,2],'col_right':[2,2,2]})
 
print(df1)
# col1 col_left
# 0 0 a
# 1 1 b
 
print(df2)
# col1 col_right
# 0 1  2
# 1 2  2
# 2 2  2
 
# 依据col1进行合并，并启用indicator=True，最后打印出
res = pd.merge(df1, df2, on='col1', how='outer', indicator=True)
print(res)
# col1 col_left col_right _merge
# 0 0.0 a NaN left_only
# 1 1.0 b 2.0 both
# 2 2.0 NaN 2.0 right_only
# 3 2.0 NaN 2.0 right_only
 
# 自定indicator column的名称，并打印出
res = pd.merge(df1, df2, on='col1', how='outer', indicator='indicator_column')
print(res)
# col1 col_left col_right indicator_column
# 0 0.0 a NaN left_only
# 1 1.0 b 2.0  both
# 2 2.0 NaN 2.0 right_only
# 3 2.0 NaN 2.0 right_only

3.4 依据index合并

import pandas as pd
 
#定义资料集并打印出
left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
   'B': ['B0', 'B1', 'B2']},
   index=['K0', 'K1', 'K2'])
right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C2', 'C3'],
   'D': ['D0', 'D2', 'D3']},
   index=['K0', 'K2', 'K3'])
 
print(left)
# A B
# K0 A0 B0
# K1 A1 B1
# K2 A2 B2
 
print(right)
# C D
# K0 C0 D0
# K2 C2 D2
# K3 C3 D3
 
#依据左右资料集的index进行合并，how='outer',并打印出
res = pd.merge(left, right, left_index=True, right_index=True, how='outer')
print(res)
# A B C D
# K0 A0 B0 C0 D0
# K1 A1 B1 NaN NaN
# K2 A2 B2 C2 D2
# K3 NaN NaN C3 D3
 
#依据左右资料集的index进行合并，how='inner',并打印出
res = pd.merge(left, right, left_index=True, right_index=True, how='inner')
print(res)
# A B C D
# K0 A0 B0 C0 D0
# K2 A2 B2 C2 D2

3.5 解决overlapping的问题

下面脚本中，boys和girls均有属性age，但是两者值不同，因此需要在合并时加上后缀suffixes，以示区分。

import pandas as pd
 
#定义资料集
boys = pd.DataFrame({'k': ['K0', 'K1', 'K2'], 'age': [1, 2, 3]})
girls = pd.DataFrame({'k': ['K0', 'K0', 'K3'], 'age': [4, 5, 6]})
 
#使用suffixes解决overlapping的问题
res = pd.merge(boys, girls, on='k', suffixes=['_boy', '_girl'], how='inner')
print(res)
# age_boy k age_girl
# 0 1 K0  4
# 1 1 K0  5

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