pd.concat

数据分析基础之《pandas（7）—高级处理2》

那么有时候需要将不同的内容合并在一起分析1、先回忆下numpy中如何合并水平拼接np.hstack()竖直拼接np.vstack()两个都能实现np.concatenate((a,b),axis=)2、pd.concat
csj50·2024-02-11 06:22

Python---数据合并(pd.merge()\pd.concat()\combine_fist())

Pandas中有一些内置的合并数据集函数，具体如下：pandas.merge()：依据一个或多个键将多个DataFrame连接起来，类似于数据库连接；pandas.concat()：可以沿着一个轴将多个对象堆叠起来；combine_first()：可以将重复数据编制在一起，用以填充另一个对象的缺失值。df1.combine_first(df2)pandas.concat()Pandas.conca
门前一头牛·2024-02-09 01:09

【pandas】pd.concat(col_1,col_2,...,axis=1)后行错位

项目场景：使用pandas读取数据集为dataframe。删除其中指定列的值为‘value’的行。将待处理的每一列单独取出。例如：col_1=data.loc[:,'col_1']对数值为离散型的列执行label编码。例如：le=LabelEncoder()col_1=le.fit_transform(col_1)col_1=pd.DataFrame(col_1,columns=['col_1']
一汪·2024-02-09 01:09

pd.concat() Pandas 数据的拼接

pd.concat()pythonAPI官方参考链接参考链接一参考链接二pandas.concat(objs,axis=0,join='outer',join_axes=None,ignore_index
志小·2024-02-09 01:08

001—pandas 合并基金收益率数据表

pandas案例大全思路1.用pd.concat将这三个数据连接在一起，同时指定每个数据的key，这样就形成了多索引。接着按索引进行分组，就基本得到了需求数据的结构。
熊猫烧竹·2024-02-05 23:55

Python合并EXCEL数据（按行、按列、按sheet）

读取第一个文件df1=pd.read_excel('C:/你的第一个文件.xlsx')#读取第二个文件df2=pd.read_excel('C:/你的第二个文件.xlsx')#按行合并两个文件result=pd.concat
程序员老冉·2024-01-20 16:09

Pandas-20.级联

Pandas-20.级联连接对象concat函数可以将Series，DataFrame和Panel对象之间相互组合在一起pd.concat(objs,axis=0,join='outer',join_axes
悠扬前奏·2024-01-19 05:24

Bug小能手系列(python)_14: pd.concat得到的矩阵错误

pd.concat得到的不是自己想要的矩阵0引言1错误原因2解决思路3具体代码4总结0引言今天在运行pd.concat(pd指的是pandas库)，需要将两个DataFrame数据（数据分别为5*4的矩阵
sjx_alo·2024-01-12 13:13

pandas读取两个excel文件并连接查询

importpandasaspddf1=pd.read_excel("file1.xlsx")df2=pd.read_excel("file2.xlsx")#使用concat方法将两个数据帧连接起来，默认沿着列的方向result=pd.concat
薄辉·2024-01-02 02:43

Pandas中concat的用法

Pandas中concat的用法pd.concat是pandas库中的一个函数，用于将多个pandas对象（如Series、DataFrame）沿指定轴进行合并连接。
acmakb·2023-12-30 14:11

头歌：Pandas合并数据集

第1关Concat与Append操作importpandasaspddeftask1():#**********Begin**********#result=pd.concat([pd.read_csv
爱吃肉的白熊·2023-12-29 22:36

6.数据合并

数据合并主要包括下面两种操作：轴向连接（concatenation），pd.concat()可以沿一个轴将多个DataFrame对象连接在一起，形成一个新的DataFrame对象融合（merging/joining
soyouwantme·2023-12-22 10:03

【Python】如何往DataFrame中添加新的一行

假设原有数据表格为data，需要在data下添加新的一行，可使用data=pd.concat([data]+[copydata],ignore_index=True,axis=0)#data为原始数据，
ytchen312·2023-12-16 14:53

生信数据分析高效Python代码

1.Pandas+glob获取指定目录下的文件列表importpandasaspdimportglobdata_dir="/public/data/"#获取文件后缀为.txt的文件列表df_all=pd.concat
生信与遗传解读·2023-12-14 18:20

初识series和dataframe

分别可获得序列的所有索引和值；可根据序列值获得索引：series[series.value==a].index;也可根据索引获得值：series[series.index==a].values.逐行合并两个series序列：pd.concat
芒小T·2023-12-06 06:50

Pandas进阶指南：10个基本函数搞定数据处理（下）

combined_df = pd.concat([df1, df2])可以根据一个共同的列合并两个数据帧，当想要合并共享公共标识符的两个数据框时，这种方法非常有用。
python慕遥·2023-12-06 05:24

关于pandas拼接和合并的区别（笔记）

这四种方法的具体用法形式如下：一、concatdf=pd.concat(objs,axis=0,ignore_index=False,join="outerconcat是”contaten
L_H9130·2023-12-04 11:45

python数据处理-pandas-拼接

python数据处理-pandas-拼接一：数据拼接方式1，pd.concat()、pd.merge()、Dateframe.join()、pd.append()2，区别二：pd.concat()1，源码参数
45度看我·2023-11-30 09:40

concat与join

行连接：(axis=0)可以省略不写df=pd.concat([df1,df2])，行连接保留df1，df2的所有行，列有重复则取交集，若有缺值，则为空如下例子：importpandasaspddf1=
passerby58·2023-11-28 17:05

pd.concat()

pd.concat(objs,axis=0,join=‘outer’,join_axes=None,ignore_index=False,keys=None,levels=None,names=None
漂亮的刘大漂亮·2023-11-23 21:45

Python pd.concat函数详解

Pythonpd.concat函数详解本文将深入探讨Python中的pd.concat函数，包括其原理、用法、示例（含结果输出）、源码分析和官方链接。
wang2leee·2023-11-23 21:14

Pandas中Concat与Append_Python数据分析与可视化

Pandas中有一个pd.concat()函数与concatenate语法类似，但是配置参数更多，功能也更强大。主要参数：pd.concat()可以简单地合并一
阿松爱睡觉·2023-11-22 08:42

python df 合并_pandas两个df数据如何合并？

importpandasaspdser1=pd.Series(['A','B','C'],index=[1,2,3])ser2=pd.Series(['D','E','F'],index=[4,5,6])ser=pd.concat
weixin_40000457·2023-11-11 17:40

python按列合并两个csv文件_使用pandas按列合并两个CSV文件,利用,方式,csv

importpandasaspddf1=pd.read_csv('dataset/easy29.csv')df2=pd.read_csv('dataset/easy210.csv')frames=[df1,df2]all_csv=pd.concat
weixin_39851974·2023-11-11 17:09

手机型号抓取

Code处理结果：DataFrame及流程方式①：每个页面的数据处理成df,然后再合并df,pd.concat()/df.append()循环合并方式②：原始数据中，每个页面的数据存储在一个列表中，然后页面中的每条数据以字典单元形式盛放在列表中
南湖渔歌·2023-10-31 15:45

使用python对文件夹里的所有表格合并且去重

table03.xlsx合并并去重到文件merge_table.xlsx中table01:table02:table03:整体思路：遍历文件夹里excel文件——将读取后的文件数据加入到列表中——使用pd.concat
阿尔卑斯山林·2023-10-19 11:24

pd.DataFrame按照列合并

要在Pandas中将多个DataFrame按照列合并，可以使用pd.concat函数。
三更寒天·2023-09-28 22:08

Dateframe合并方式总结

使用方法：pd.concat([df1,df2],axis=0)（纵向合并）或pd.concat([df1,df2],axis=1)（横向合并）。优点：简单直观，不需要指定合并的列。
K1LYZ·2023-09-28 22:37

dataframe筛选/切片满足条件的行并生成新的表（dataframe）

/'+file,index_col=0)df1=pd.concat([df.loc[df['match
Rita0395·2023-09-24 03:04

【Pandas】pd.concat和pd.merge的区别

在这个过程中，我主要使用过两种拼接方法：pd.merge和pd.concat。其中遇到过一些坑，在这里记录一下。
zadarmo_·2023-08-27 21:13

Pandas高级教程之:Dataframe的合并

使用concatconcat是最常用的合并DF的方法，先看下concat的定义：pd.concat(objs,axis=0,join='outer',ignore_index=False,keys=None
flydean程序那些事·2023-08-27 07:17

concat，merge，join和append的区别

dataframe的拼接，其区别如下：函数适用场景调用方法备注.concat()可用于两个或多个df间行方向（增加行，下同）或列方向（增加列，下同）进行内联或外联拼接操作，默认行拼接，取并集result=pd.concat
Panda_phc·2023-08-22 22:10

6. 合并数据集：级联和添加

这里我们先看看使用pd.concat函数做简单的Series和DataFrame数据级联，稍后我们将深入到Pandas实现的更复
michael的自由空间·2023-08-19 14:16

Pandas的使用记录

df.to_excel(f"{data_save_path}/{excel_name}",index=False)#保存的时候使用index=False即可去除DataFrame自带的索引列添加数据:df=pd.concat
施文松·2023-08-16 11:14

【python】【pandas】dataframe把某一列放到第一列，或者把某一列插入到某位置

1、用pd.concat()函数和df.drop(columns=first_col)函数来实现：importpandasaspd#创建一个示例DataFramedata={'Name':['Tom',
Good_Hope·2023-08-16 01:17

一次性彻底讲透Python中pd.concat与pd.merge

目录数据拼接：pd.concat数据关联:pd.merge两者区别数据的合并与关联是数据处理过程中经常遇到的问题，在SQL、HQL中大家可能都有用到join、uionall等，在Pandas中也有同样的功能
百创科技·2023-07-30 13:56

西北乱跑娃 -- pd.concat与pd.merge区别

pd.concat()和pd.merge()是Pandas库中用于合并数据的两种常用方法，它们在用途和行为上存在一些区别。
西北乱跑娃·2023-07-25 14:02

Python合并EXCEL数据（按行、按列、按sheet）

读取第一个文件df1=pd.read_excel('C:/你的第一个文件.xlsx')#读取第二个文件df2=pd.read_excel('C:/你的第二个文件.xlsx')#按行合并两个文件result=pd.concat
Yesung_Cloud1106·2023-07-19 16:40

pandas模块的使用中发生的错误：AttributeError: module ‘pandas‘ has no attribute ‘read_excel‘ 的解决方案

path,sheet_name=0)file2=pd.read_excel(path,sheet_name=1)file3=pd.read_excel(path,sheet_name=2)print(pd.concat
LCY133·2023-07-19 12:01

python比较两份数据的差异

相同数据：data_same=pd.merge(data,data2,how='inner')不同的数据data_diff=pd.concat([data2,data,data]).drop_duplicates
半岛铁子_·2023-07-17 10:54

如何用 Python 批量循环读取 Excel ？

批量读取，并且合并到一个大的DataFrame中df_list=[]forfileinglob.glob("*.csv"):df_list.append(pd.read_excel(file))df=pd.concat
程序猿QAQ·2023-07-17 06:24

AttributeError: ‘DataFrame‘ object has no attribute ‘append‘ 解决方案

可以将代码改成以下形式：df=pd.concat([df,pd.DataFrame([res])],ignore_ind
行业边缘的摸鱼怪·2023-07-15 06:48

【工程实践】python 合并多个csv文件

有两个方法可以实现，第一个是可以通过python提供的pandas模块，借助pd.concat()实现多个csv文件的合并。第二个是通过linux命令实现。
DonngZH·2023-07-14 12:52

pandas---数据合并（concat、append、merge）

1.concat函数pd.concat([data1,data2],axis=1)按照行或列进行合并，axis=0为列索引，axis=1为行索引。
python（爱看动漫的程序猿）·2023-06-14 06:35

pythonpandas无列名数据合并_Python+Pandas入门5——数据合并、连接

一、数据合并、连接首先导入模块，importpandasaspd1、concat：沿着一条轴，将多个对象堆叠到一起pd.concat(objs,axis=0,join='outer',join_axes
weixin_39943547·2023-04-16 08:56

Pandas库：从入门到应用(三)——多表连接操作

一、concat数据连接1.1、concat()函数参数pd.concat(objs,axis=0,join='outer',ignoreindex=False,keys=None,levels=None
Hub-Link·2023-04-16 08:52

用python 合并两个csv文件

1.行合并f1=pd.read_csv('file1.csv')f2=pd.read_csv('file2.csv')file=[f1,f2]train=pd.concat(file)train.to_csv
M_Q_T·2023-04-13 08:00

Pandas, dataframe 基本操作

连接df1=pd.concat([df1,df2],axis=0)axis默认为0表示按行连接，如果按列连接，axis=1注意：按行连接会导致索引异常（还会保留原来的索引），需要重置索引df1=pd.concat
抹茶口味注心饼干·2023-04-10 12:47

BI & Data Mining Case 保险反欺诈预测 Python

Dependenciesimportpandasaspdimportnumpyasnp数据读取train=pd.read_csv('insurance/train.csv')test=pd.read_csv('insurance/test.csv')train=pd.concat
Cmy_CTO·2023-04-05 11:28

pandas 常见操作、报错与解决方案梳理

一、常规操作注：主要参考链接“Pandas的常用操作总结”和（一）增1.df横向叠加：df_concat=pd.concat([df1,d
好码对坏象·2023-04-03 21:41
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