Pandas Concat 函数详解：轻松合并 DataFrame

在数据分析中，我们经常需要将多个数据集合并成一个。Pandas 的 concat() 函数提供了一种灵活高效的方式来实现 DataFrame 的合并。

语法

pd.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False)

参数解释

• objs: 要合并的 DataFrame 对象的列表或字典。- axis: 指定合并的轴，0 表示按行合并 (默认)，1 表示按列合并。- join: 指定合并时的连接方式，'outer' 表示取并集 (默认)，'inner' 表示取交集。- ignore_index: 是否忽略原始索引，默认为 False，保留原始索引；设置为 True 则创建新的索引。

示例

让我们通过一些示例来深入了解 concat() 函数的用法。pythonimport pandas as pd

创建两个 DataFrame 对象df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

1. 按行合并两个 DataFrame 对象result = pd.concat([df1, df2], axis=0)print(result)# 输出：# A B# 0 1 4# 1 2 5# 2 3 6# 0 7 10# 1 8 11# 2 9 12

2. 按列合并两个 DataFrame 对象result = pd.concat([df1, df2], axis=1)print(result)# 输出：# A B A B# 0 1 4 7 10# 1 2 5 8 11# 2 3 6 9 12

3. 忽略原始索引result = pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True)print(result)# 输出：# A B# 0 1 4# 1 2 5# 2 3 6# 3 7 10# 4 8 11# 5 9 12

总结

concat() 函数是 Pandas 中一个非常实用的工具，可以方便地合并 DataFrame。通过灵活运用不同的参数，我们可以轻松应对各种数据合并的需求。