Python pandas.concat()用法及代碼示例

pandas.concat()函數進行連接操作的所有繁重工作與在其他軸上執行索引(如果有)的可選設置邏輯(聯合或交集)時，將在 Pandas 軸上創建一個軸。

用法： concat(objs, axis, join, ignore_index, keys, levels, names, verify_integrity, sort, copy)

參數：

objs:係列或DataFrame對象
axis:連接的軸；默認值= 0
join:處理其他軸上的索引的方式；默認值= ‘outer’
ignore_index:如果為True，則不要沿連接軸使用索引值；默認值= False
keys:向結果索引添加標識符的順序；默認=無
levels:用於構造MultiIndex的特定級別(唯一值)；默認=無
names:生成的層次索引中的級別名稱；默認=無
verify_integrity:檢查新的串聯軸是否包含重複項；默認值= False
sort:如果聯接為‘outer’時未對齊軸，則對非串聯軸進行排序；默認值= False
copy:如果為False，則不要複製數據；默認= True

Returns:objs類型(DataFrame係列)

範例1：將2係列與默認參數串聯。

Python3

# importing the module 
import pandas as pd 
  
# creating the Series 
series1 = pd.Series([1, 2, 3]) 
display('series1:', series1) 
series2 = pd.Series(['A', 'B', 'C']) 
display('series2:', series2) 
  
# concatenating 
display('After concatenating:') 
display(pd.concat([series1, series2]))

輸出：

範例2：水平連接2個序列，索引為1

Python3

# importing the module 
import pandas as pd 
  
# creating the Series 
series1 = pd.Series([1, 2, 3]) 
display('series1:', series1) 
series2 = pd.Series(['A', 'B', 'C']) 
display('series2:', series2) 
  
# concatenating 
display('After concatenating:') 
display(pd.concat([series1, series2],  
                  axis = 1))

輸出：

範例3：連接2個DataFrame並分配鍵。

Python3

# importing the module 
import pandas as pd 
  
# creating the DataFrames 
df1 = pd.DataFrame({'A':['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],  
                    'B':['B0', 'B1', 'B2', 'B3']}) 
display('df1:', df1) 
df2 = pd.DataFrame({'A':['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],  
                    'B':['B4', 'B5', 'B6', 'B7']}) 
display('df2:', df2) 
  
# concatenating 
display('After concatenating:') 
display(pd.concat([df1, df2],  
                  keys = ['key1', 'key2']))

輸出：

範例4：水平連接2個DataFrames，其中axis = 1。

Python3

# importing the module 
import pandas as pd 
  
# creating the DataFrames 
df1 = pd.DataFrame({'A':['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],  
                    'B':['B0', 'B1', 'B2', 'B3']}) 
display('df1:', df1) 
df2 = pd.DataFrame({'C':['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],  
                    'D':['D0', 'D1', 'D2', 'D3']}) 
display('df2:', df2) 
  
# concatenating 
display('After concatenating:') 
display(pd.concat([df1, df2], 
                  axis = 1))

輸出：

範例5：用ignore_index = True串聯2個 DataFrame ，以便新的索引值顯示在串聯的DataFrame中。

Python3

# importing the module 
import pandas as pd 
  
# creating the DataFrames 
df1 = pd.DataFrame({'A':['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],  
                    'B':['B0', 'B1', 'B2', 'B3']}) 
display('df1:', df1) 
df2 = pd.DataFrame({'A':['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],  
                    'B':['B4', 'B5', 'B6', 'B7']}) 
display('df2:', df2) 
  
# concatenating 
display('After concatenating:') 
display(pd.concat([df1, df2],  
                  ignore_index = True))

輸出：

範例6：將DataFrame與Series串聯。

Python3

# importing the module 
import pandas as pd 
  
# creating the DataFrame 
df = pd.DataFrame({'A':['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],  
                    'B':['B0', 'B1', 'B2', 'B3']}) 
display('df:', df1) 
# creating the Series 
series = pd.Series([1, 2, 3, 4]) 
display('series:', series) 
  
# concatenating 
display('After concatenating:') 
display(pd.concat([df, series], 
                  axis = 1))

輸出：

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Yash_R大神的英文原創作品 pandas.concat() function in Python。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。