14 Pandas实现数据的合并concat

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.html

  
  
  
  
   import 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']
                   })
df1

.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; }

.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; }

	A	B	C	D	E
0	A0	B0	C0	D0	E0
1	A1	B1	C1	D1	E1
2	A2	B2	C2	D2	E2
3	A3	B3	C3	D3	E3

  
  
  
  
   df2 = 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']
                   })
df2

.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; }

.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; }

	A	B	C	D	F
0	A4	B4	C4	D4	F4
1	A5	B5	C5	D5	F5
2	A6	B6	C6	D6	F6
3	A7	B7	C7	D7	F7

1、默认的concat，参数为axis=0、join=outer、ignore_index=False

  
  
  
  
   pd.concat([df1,df2])

.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; }

.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; }

	A	B	C	D	E	F
0	A0	B0	C0	D0	E0	NaN
1	A1	B1	C1	D1	E1	NaN
2	A2	B2	C2	D2	E2	NaN
3	A3	B3	C3	D3	E3	NaN
0	A4	B4	C4	D4	NaN	F4
1	A5	B5	C5	D5	NaN	F5
2	A6	B6	C6	D6	NaN	F6
3	A7	B7	C7	D7	NaN	F7

2、使用ignore_index=True可以忽略原来的索引

  
  
  
  
   
pd.concat([df1,df2], ignore_index=True)

.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; }

.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; }

	A	B	C	D	E	F
0	A0	B0	C0	D0	E0	NaN
1	A1	B1	C1	D1	E1	NaN
2	A2	B2	C2	D2	E2	NaN
3	A3	B3	C3	D3	E3	NaN
4	A4	B4	C4	D4	NaN	F4
5	A5	B5	C5	D5	NaN	F5
6	A6	B6	C6	D6	NaN	F6
7	A7	B7	C7	D7	NaN	F7

3、使用join=inner过滤掉不匹配的列

  
  
  
  
   
pd.concat([df1,df2], ignore_index=True, join="inner")

.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; }

.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; }

	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	A4	B4	C4	D4
5	A5	B5	C5	D5
6	A6	B6	C6	D6
7	A7	B7	C7	D7

4、使用axis=1相当于添加新列

df1

.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; }

.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; }

	A	B	C	D	E
0	A0	B0	C0	D0	E0
1	A1	B1	C1	D1	E1
2	A2	B2	C2	D2	E2
3	A3	B3	C3	D3	E3

A：添加一列Series

  
  
  
  
   
s1 = pd.Series(list(range(4)), name="F")
pd.concat([df1,s1], axis=1)

.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; }

.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; }

	A	B	C	D	E	F
0	A0	B0	C0	D0	E0	0
1	A1	B1	C1	D1	E1	1
2	A2	B2	C2	D2	E2	2
3	A3	B3	C3	D3	E3	3

B：添加多列Series

  
  
  
  
   s2 = df1.apply(lambda x:x["A"]+"_GG", axis=1)

s2

    0    A0_GG
    1    A1_GG
    2    A2_GG
    3    A3_GG
    dtype: object


s2.name="G"

pd.concat([df1,s1,s2], axis=1)

.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; }

.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; }

	A	B	C	D	E	F	G
0	A0	B0	C0	D0	E0	0	A0_GG
1	A1	B1	C1	D1	E1	1	A1_GG
2	A2	B2	C2	D2	E2	2	A2_GG
3	A3	B3	C3	D3	E3	3	A3_GG

  
  
  
  
   
# 列表可以只有Series
pd.concat([s1,s2], axis=1)

.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; }

.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; }

	F	G
0	0	A0_GG
1	1	A1_GG
2	2	A2_GG
3	3	A3_GG

  
  
  
  
   
# 列表是可以混合顺序的
pd.concat([s1,df1,s2], axis=1)

.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; }

.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; }

	F	A	B	C	D	E	G
0	0	A0	B0	C0	D0	E0	A0_GG
1	1	A1	B1	C1	D1	E1	A1_GG
2	2	A2	B2	C2	D2	E2	A2_GG
3	3	A3	B3	C3	D3	E3	A3_GG

二、使用DataFrame.append按行合并数据

  
  
  
  
   
df1 = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=list('AB'))
df1

.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; }

.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; }

	A	B
0	1	2
1	3	4

  
  
  
  
   
df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]], columns=list('AB'))
df2

.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; }

.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; }

	A	B
0	5	6
1	7	8

1、给1个dataframe添加另一个dataframe

  
  
  
  
   
df1.append(df2)

.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; }

.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; }

	A	B
0	1	2
1	3	4
0	5	6
1	7	8

2、忽略原来的索引ignore_index=True

  
  
  
  
   
df1.append(df2, ignore_index=True)

.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; }

.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; }

	A	B
0	1	2
1	3	4
2	5	6
3	7	8

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

.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; }

.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; }

	A

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)
df

.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; }

.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; }

	A
0	0
1	1
2	2
3	3
4	4

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
)

.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; }

.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; }

	A
0	0
1	1
2	2
3	3
4	4

本文使用文章同步助手同步

	A	B	C	D	E	F
0	A0	B0	C0	D0	E0	NaN
1	A1	B1	C1	D1	E1	NaN
2	A2	B2	C2	D2	E2	NaN
3	A3	B3	C3	D3	E3	NaN
0	A4	B4	C4	D4	NaN	F4
1	A5	B5	C5	D5	NaN	F5
2	A6	B6	C6	D6	NaN	F6
3	A7	B7	C7	D7	NaN	F7

	A	B	C	D	E	F
0	A0	B0	C0	D0	E0	NaN
1	A1	B1	C1	D1	E1	NaN
2	A2	B2	C2	D2	E2	NaN
3	A3	B3	C3	D3	E3	NaN
4	A4	B4	C4	D4	NaN	F4
5	A5	B5	C5	D5	NaN	F5
6	A6	B6	C6	D6	NaN	F6
7	A7	B7	C7	D7	NaN	F7

	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	A4	B4	C4	D4
5	A5	B5	C5	D5
6	A6	B6	C6	D6
7	A7	B7	C7	D7

	A	B	C	D	E	F
0	A0	B0	C0	D0	E0	NaN
1	A1	B1	C1	D1	E1	NaN
2	A2	B2	C2	D2	E2	NaN
3	A3	B3	C3	D3	E3	NaN
0	A4	B4	C4	D4	NaN	F4
1	A5	B5	C5	D5	NaN	F5
2	A6	B6	C6	D6	NaN	F6
3	A7	B7	C7	D7	NaN	F7

	A	B	C	D	E	F
0	A0	B0	C0	D0	E0	NaN
1	A1	B1	C1	D1	E1	NaN
2	A2	B2	C2	D2	E2	NaN
3	A3	B3	C3	D3	E3	NaN
4	A4	B4	C4	D4	NaN	F4
5	A5	B5	C5	D5	NaN	F5
6	A6	B6	C6	D6	NaN	F6
7	A7	B7	C7	D7	NaN	F7

	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	A4	B4	C4	D4
5	A5	B5	C5	D5
6	A6	B6	C6	D6
7	A7	B7	C7	D7

14 Pandas实现数据的合并concat