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pandas:dataframe数据合并之pd.concat()用法

liuian 2025-03-11 18:02 20 浏览

合并两个dataframe，需要使用到pd.concat()函数，该函数主要介绍如下：

1、pd.concat()函数：将多个dataframe或者series，沿着指定的轴拼接到一起。

2、基本语法

pd.concat(objs,  
                 axis=0, 
                 oin='outer',
                 join_axes=None, 
                 ignore_index=False,
                 keys=None,
                 levels=None,
                 names=None,
                 verify_integrity=False
                 )

3、上述语法参数说明

objs : 待合并的所有数据集，例如：[df1,df2]

axis : 合并时参考的轴,默认为0

当 axis=0 表示拼接方式是上下堆叠，为基于行合并

当 axis=1 表示左右拼接，为列合并

join : 连接方式， 内连接（inner) or 外连接(outer)

join='outer’表示外连接，保留两个表并集，即两个表中的所有信息；

join="inner" 表示内连接，拼接结果只保留两个表交集，即共有的信息；


其他参数不常用，所以这里不做详细讲解

4、python源代码

1、行合并（axis=0 上下堆叠拼接）

将字段相同的两个dataframe上下合并，如合并df1、df2，最终生产数据集df_result


import pandas as pd

data1=[['甲1','甲2','甲3'],['乙1','乙2','乙3']]
df1=pd.DataFrame(data1)
print('\n\n')
print('df1 如下：')
print(df1)

data2=[['A1','A2','A3'],['B1','B2','B3']]
df2=pd.DataFrame(data2)
print('\n\n')
print('df2 如下：')
print(df2)

df_result=pd.concat([df1,df2])
print('\n\n')
print('df1、df2 合并结果如下：')
print(df_result)

运行结果如下：




2、列合并（axis=1 左右拼接）

将字段相同的两个dataframe左右合并，如合并df1、df2，最终生产数据集df_result


import pandas as pd

data1=[['甲1','甲2','甲3'],['乙1','乙2','乙3']]
df1=pd.DataFrame(data1)
print('\n\n')
print('df1 如下：')
print(df1)

data2=[['A1','A2','A3'],['B1','B2','B3']]
df2=pd.DataFrame(data2)
print('\n\n')
print('df2 如下：')
print(df2)

df_result=pd.concat([df1,df2], axis=1)
print('\n\n')
print('df1、df2 合并结果如下：')
print(df_result)

运行结果如下：

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