pandas之concat

concat方法相当于数据库中的全连接（union all）

pandas.concat(objs, axis=0, join=‘outer’, join_axes=None, ignore_index=False,keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False)
参数：

• objs: 需要连接的pandas对象的列表或字典，唯一必须的参数；
• axis：连接的轴，0是行，1是列 ，默认axis=0；
• join：连接方式有 inner和outer，默认为outer；
• join_axes=[]：指定自定义的索引；
• keys=[]：创建层次化索引；
• ignore_index=True：重建索引

1)axis
当axis=0时，pd.concat([obj1, obj2])的效果与obj1.append(obj2)是相同的；当axis=1时，pd.concat([obj1, obj2], axis=1)的效果与pd.merge(obj1, obj2, left_index=True, right_index=True, how=‘outer’)是相同的。

import pandas as pd

left = pd.DataFrame({
         'Name': list('AB'),
         'age': [28, 30]},
         index=list(range(2)))

right = pd.DataFrame({
         'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bob'],
         'class': ['sub2', 'sub6', 'sub5']},
         index=list(range(1, 4)))

rs1 = pd.concat([left, right], keys=['x', 'y'])
rs2 = left.append(right)
print(rs1)
print("---"*16)
print(rs2)

运行结果：

cs1 = pd.concat([left, right], keys=['m', 'n'], axis=1)
cs2 = pd.merge(left, right, left_index=True, right_index=True, how='outer')

运行结果：

2）join
inner取交集，outer取并集

cs1 = pd.concat([left, right], keys=['m', 'n'], axis=1, join='inner')
cs2 = pd.concat([left, right], keys=['m', 'n'], axis=1)

运行结果：