详解pandas数据合并与重塑（pd.concat篇）
1 concat
concat函数是在pandas底下的方法，可以将数据根据不同的轴作简单的融合
pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,
keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False)
参数说明
- objs: series，dataframe或者是panel构成的序列lsit
- axis： 需要合并链接的轴，0是行，1是列
- join：连接的方式 inner，或者outer
其他一些参数不常用，用的时候再补上说明。
1.1 相同字段的表首尾相接
# 现将表构成list，然后在作为concat的输入 In [4]: frames = [df1, df2, df3] In [5]: result = pd.concat(frames)
要在相接的时候在加上一个层次的key来识别数据源自于哪张表，可以增加key参数
In [6]: result = pd.concat(frames, keys=['x', 'y', 'z'])
效果如下
1.2 横向表拼接（行对齐）
1.2.1 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
In [9]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1)
1.2.2 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。
In [10]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join='inner')
1.2.3 join_axes
如果有join_axes的参数传入，可以指定根据那个轴来对齐数据
例如根据df1表对齐数据，就会保留指定的df1表的轴，然后将df4的表与之拼接
In [11]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join_axes=[df1.index])
1.3 append
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）
In [12]: result = df1.append(df2)
1.4 无视index的concat
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。
1.5 合并的同时增加区分数据组的键
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
1.5.1 可以直接用key参数实现
In [27]: result = pd.concat(frames, keys=['x', 'y', 'z'])
1.5.2 传入字典来增加分组键
In [28]: pieces = {'x': df1, 'y': df2, 'z': df3}
In [29]: result = pd.concat(pieces)
1.6 在dataframe中加入新的行
append方法可以将 series 和 字典就够的数据作为dataframe的新一行插入。
In [34]: s2 = pd.Series(['X0', 'X1', 'X2', 'X3'], index=['A', 'B', 'C', 'D']) In [35]: result = df1.append(s2, ignore_index=True)
表格列字段不同的表合并
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。
In [36]: dicts = [{'A': 1, 'B': 2, 'C': 3, 'X': 4},
....: {'A': 5, 'B': 6, 'C': 7, 'Y': 8}]
....:
In [37]: result = df1.append(dicts, ignore_index=True)
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。