Pandas学习 | 数据的合并concat()




【走在成长的路上】总纲

concat() 用于连接 Pandas 对象

  • 例:
    pieces = [df[:3], df[3:7], df[7:]]
    pd.concat(pieces)
参数

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

  • objs:Series,DataFrame或Panel对象的序列或映射。如果传递了dict,则排序的键将用作键参数,除非它被传递,在这种情况下,将选择值(见下文)。任何无对象将被静默删除,除非它们都是无,在这种情况下将引发一个ValueError。
  • axis:{0,1,...},默认为0。沿着连接的轴。
  • join:{'inner','outer'},默认为“outer”。如何处理其他轴上的索引。outer为联合和inner为交集。
  • ignore_index:boolean,default False。如果为True,请不要使用并置轴上的索引值。结果轴将被标记为0,...,n-1。如果要连接其中并置轴没有有意义的索引信息的对象,这将非常有用。注意,其他轴上的索引值在连接中仍然受到尊重。
  • join_axes:Index对象列表。用于其他n-1轴的特定索引,而不是执行内部/外部设置逻辑。
  • keys:序列,默认值无。使用传递的键作为最外层构建层次索引。如果为多索引,应该使用元组。
  • levels:序列列表,默认值无。用于构建MultiIndex的特定级别(唯一值)。否则,它们将从键推断。
  • names:list,default无。结果层次索引中的级别的名称。
  • verify_integrity:boolean,default False。检查新连接的轴是否包含重复项。这相对于实际的数据串联可能是非常昂贵的。
  • copy:boolean,default True。如果为False,请勿不必要地复制数据。
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