series 合并pandas_Pandas怎样实现数据的合并？
使用场景：
批量合并相同格式的Excel、给DataFrame添加行、给DataFrame添加列
一句话说明concat语法：使用某种合并方式(inner/outer)
沿着某个轴向(axis=0/1)
把多个Pandas对象(DataFrame/Series)合并成一个。
concat语法：pandas.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False)objs：一个列表，内容可以是DataFrame或者Series，可以混合
axis：默认是0代表按行合并，如果等于1代表按列合并
join：合并的时候索引的对齐方式，默认是outer join，也可以是inner join
ignore_index：是否忽略掉原来的数据索引
append语法：DataFrame.append(other, ignore_index=False)
append只有按行合并，没有按列合并，相当于concat按行的简写形式other：单个dataframe、series、dict，或者列表
ignore_index：是否忽略掉原来的数据索引
参考文档：pandas.concat的api文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.concat.html
pandas.concat的教程：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/merging.html
pandas.append的api文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.append.htmlimport pandas as pd
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
一、使用pandas.concat合并数据df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3'],
'E': ['E0', 'E1', 'E2', 'E3']
})
df1ABCDE0A0B0C0D0E0
1A1B1C1D1E1
2A2B2C2D2E2
3A3B3C3D3E3df2 = pd.DataFrame({ 'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7'],
'F': ['F4', 'F5', 'F6', 'F7']
})
df2ABCDF0A4B4C4D4F4
1A5B5C5D5F5
2A6B6C6D6F6
3A7B7C7D7F7
1、默认的concat，参数为axis=0、join=outer、ignore_index=Falsepd.concat([df1,df2])ABCDEF0A0B0C0D0E0NaN
1A1B1C1D1E1NaN
2A2B2C2D2E2NaN
3A3B3C3D3E3NaN
0A4B4C4D4NaNF4
1A5B5C5D5NaNF5
2A6B6C6D6NaNF6
3A7B7C7D7NaNF7
2、使用ignore_index=True可以忽略原来的索引pd.concat([df1,df2], ignore_index=True)ABCDEF0A0B0C0D0E0NaN
1A1B1C1D1E1NaN
2A2B2C2D2E2NaN
3A3B3C3D3E3NaN
4A4B4C4D4NaNF4
5A5B5C5D5NaNF5
6A6B6C6D6NaNF6
7A7B7C7D7NaNF7
3、使用join=inner过滤掉不匹配的列pd.concat([df1,df2], ignore_index=True, join="inner")ABCD0A0B0C0D0
1A1B1C1D1
2A2B2C2D2
3A3B3C3D3
4A4B4C4D4
5A5B5C5D5
6A6B6C6D6
7A7B7C7D7
4、使用axis=1相当于添加新列df1ABCDE0A0B0C0D0E0
1A1B1C1D1E1
2A2B2C2D2E2
3A3B3C3D3E3
A：添加一列Seriess1 = pd.Series(list(range(4)), name="F")
pd.concat([df1,s1], axis=1)ABCDEF0A0B0C0D0E00
1A1B1C1D1E11
2A2B2C2D2E22
3A3B3C3D3E33
B：添加多列Seriess2 = df1.apply(lambda x:x["A"]+"_GG", axis=1)s20 A0_GG
1 A1_GG
2 A2_GG
3 A3_GG
dtype: objects2.name="G"pd.concat([df1,s1,s2], axis=1)ABCDEFG0A0B0C0D0E00A0_GG
1A1B1C1D1E11A1_GG
2A2B2C2D2E22A2_GG
3A3B3C3D3E33A3_GG# 列表可以只有Series
pd.concat([s1,s2], axis=1)FG00A0_GG
11A1_GG
22A2_GG
33A3_GG# 列表是可以混合顺序的
pd.concat([s1,df1,s2], axis=1)FABCDEG00A0B0C0D0E0A0_GG
11A1B1C1D1E1A1_GG
22A2B2C2D2E2A2_GG
33A3B3C3D3E3A3_GG
二、使用DataFrame.append按行合并数据df1 = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=list('AB'))
df1AB012
134df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]], columns=list('AB'))
df2AB056
178
1、给1个dataframe添加另一个dataframedf1.append(df2)AB012
134
056
178
2、忽略原来的索引ignore_index=Truedf1.append(df2, ignore_index=True)AB012
134
256
378
3、可以一行一行的给DataFrame添加数据# 一个空的df
df = pd.DataFrame(columns=['A'])
df
A：低性能版本for i in range(5):
# 注意这里每次都在复制
df = df.append({'A': i}, ignore_index=True)
dfA00
11
22
33
44
B：性能好的版本# 第一个入参是一个列表，避免了多次复制
pd.concat(
[pd.DataFrame([i], columns=['A']) for i in range(5)],
ignore_index=True
)A00
11
22
33
44