[博学谷学习记录]超强总结，用心分享|人工智能Pandas基础知识数据组合总结分享

组合数据的一种方法是使用“连接”（concatenation)，连接是指把某行或某列追加到数据中，数据被分成了多份可以使用连接把数据拼接起来，把计算的结果追加到现有数据集，可以使用连接。

有如下三个数组:

df1:
       A   B   C   D
0  a0  b0  c0  d0
1  a1  b1  c1  d1
2  a2  b2  c2  d2
3  a3  b3  c3  d3

df2:
       A   B   C   D
0  a4  b4  c4  d4
1  a5  b5  c5  d5
2  a6  b6  c6  d6
3  a7  b7  c7  d7

df3:
       A   B   C   D
0  a0  b0  c0  d0
1  a1  b1  c1  d1
2  a2  b2  c2  d2
3  a3  b3  c3  d3

若想把上面3个DataFrame连接起来，可以使用concat函数：

row_concat = pd.concat([df1,df2,df3])

输出结果为：

         A    B    C    D
0   a0   b0   c0   d0
1   a1   b1   c1   d1
2   a2   b2   c2   d2
3   a3   b3   c3   d3
0   a4   b4   c4   d4
1   a5   b5   c5   d5
2   a6   b6   c6   d6
3   a7   b7   c7   d7
0   a8   b8   c8   d8
1   a9   b9   c9   d9
2  a10  b10  c10  d10
3  a11  b11  c11  d11

从上面的结果中可以看到，concat函数把3个DataFrame连接在了一起（简单堆叠），可以通过 iloc ,loc等方法取出连接后的数据的子集 

row_concat.iloc[3,]

 输出结果如下：

A    a3
B    b3
C    c3
D    d3
Name: 3, dtype: object

row_concat.loc[3,]

 输出结果如下：

     A    B    C    D
3   a3   b3   c3   d3
3   a7   b7   c7   d7
3  a11  b11  c11  d11

若只需向现有的DataFrame追加一个对象，可以通过append函数来实现：

print(df1.append(df2))

输出结果如下：

       A   B   C   D
0  a0  b0  c0  d0
1  a1  b1  c1  d1
2  a2  b2  c2  d2
3  a3  b3  c3  d3
0  a4  b4  c4  d4
1  a5  b5  c5  d5
2  a6  b6  c6  d6
3  a7  b7  c7  d7

 append函数也可以用来向DataFarme追加字典类型的数据

data_dict = {'A':'n1','B':'n2','C':'n3','D':'n4'}
df1.append(data_dict,ignore_index=True)

 输出结果如下：

       A   B   C   D
0  a0  b0  c0  d0
1  a1  b1  c1  d1
2  a2  b2  c2  d2
3  a3  b3  c3  d3
4  n1  n2  n3  n4