Python 之 Pandas (六)合并
2024-05-29 22:39:58
代码：
import pandas as pd
import numpy as np# concatenating
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'])
print(df1)
print(df2)
print(df3)
# 上下合并
res = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0, ignore_index=True)
print(res)运行结果：
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 0.0a b c d
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 1.0a b c d
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 2.0a 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
代码：
# join,['inner','outer]
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])
print(df1)
print(df2)
# 没有的用NAN填充
res = pd.concat([df1, df2], join='outer')
print(res)
# 没有的裁减掉
res = pd.concat([df1, df2], join='inner', ignore_index=True)
print(res)运行结果：
a b c d
1 0.0 0.0 0.0 0.0
2 0.0 0.0 0.0 0.0
3 0.0 0.0 0.0 0.0b c d e
2 1.0 1.0 1.0 1.0
3 1.0 1.0 1.0 1.0
4 1.0 1.0 1.0 1.0a 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 1.0b c d
0 0.0 0.0 0.0
1 0.0 0.0 0.0
2 0.0 0.0 0.0
3 1.0 1.0 1.0
4 1.0 1.0 1.0
5 1.0 1.0 1.0
代码:
# join_axes
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])
print(df1)
print(df2)
# 没有的用NAN填充
res = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(res)
# 只考虑df1的index
res = pd.concat([df1, df2], axis=1, join_axes=[df1.index])
print(res)运行结果：
a b c d
1 0.0 0.0 0.0 0.0
2 0.0 0.0 0.0 0.0
3 0.0 0.0 0.0 0.0b c d e
2 1.0 1.0 1.0 1.0
3 1.0 1.0 1.0 1.0
4 1.0 1.0 1.0 1.0a 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
4 NaN NaN NaN NaN 1.0 1.0 1.0 1.0a 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
代码：
# append
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=['b', 'c', 'd', 'e'],index=[2,3,4])
res = df1.append([df2, df2], ignore_index=True)
print(res)
# 一行一行的添加
s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
res = df1.append(s1, ignore_index=True)
print(res)运行结果:
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 1.0 1.0 1.0 1.0
7 1.0 1.0 1.0 1.0
8 1.0 1.0 1.0 1.0a 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
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