DataFrame合并

利用concat方法可以合并DataFrame，该方法有几个关键的参数，分别为axis,join,ignore_index

关于axis参数：axis=0表示纵向合并，axis=1表示横向合并

df1=pd.DataFrame([[1,2,3],[2,3,4]],columns=['a','b','c'])
df2=pd.DataFrame([[2,3,4],[3,4,5]],columns=['a','b','c'])
pd.concat([df1,df2],axis=1)  # 横向合并a  b  c  a  b  c
0  1  2  3  2  3  4
1  2  3  4  3  4  5
pd.concat([df1,df2],axis=0)  # 纵向合并a  b  c
0  1  2  3
1  2  3  4
0  2  3  4
1  3  4  5

关于join参数：join默认为outer，直接合并，对于某个dataframe不含其他的dataframe中的行或列时，值默认填充NaN。当join为inner时，只合并具有相同行索引或列索引的数据。

df3=pd.DataFrame([[1,2,3],[2,3,4]],columns=['a','b','d'])
pd.concat([df1,df3],axis=0, join='outer')  #join默认为'outer'， 直接合并，对于每行数据中不存在该列值的默认为NaNa  b    c    d
0  1  2  3.0  NaN
1  2  3  4.0  NaN
0  1  2  NaN  3.0
1  2  3  NaN  4.0pd.concat([df1,df3],axis=0, join='inner')  # axis=0, join为'inner'时只合并具有相同列索引的列a  b
0  1  2
1  2  3
0  1  2
1  2  3df4=pd.DataFrame([[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5]],columns=['a','b','c'])
pd.concat([df1,df4],axis=1, join='outer')  # 对于不含某个行索引的dataframe，该行的值默认为NaNa    b    c  a  b  c
0  1.0  2.0  3.0  1  2  3
1  2.0  3.0  4.0  2  3  4
2  NaN  NaN  NaN  3  4  5pd.concat([df1,df4],axis=1, join='inner')  # axis=1，join为'inner'时，只合并具有相同行索引的数据df4的行索引为2的行被忽略掉了a  b  c  a  b  c
0  1  2  3  1  2  3
1  2  3  4  2  3  4

关于ignore_index参数：ignore_index参数默认为False，表示合并后仍会保留原来Datafram的行索引，当设置为True时，表示合并后会重置行索引，按顺序填充。

pd.concat([df1,df2],axis=0)  # ignore_index默认为False，合并后保留原来的dataframe的行索引a  b  c
0  1  2  3
1  2  3  4
0  2  3  4
1  3  4  5
pd.concat([df1,df2],axis=0, ignore_index=True)  # ignore_index设置为true,合并后行索引重置a  b  c
0  1  2  3
1  2  3  4
2  2  3  4
3  3  4  5

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