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服务器之家 - 脚本之家 - Python - Pandas.concat连接DataFrame,Series的示例代码

Pandas.concat连接DataFrame,Series的示例代码

2023-02-26 14:54饺子大人 Python

本文主要介绍了Pandas.concat连接DataFrame,Series的示例代码，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

如何使用pandas.concat（）函数连接pandas.DataFrame和pandas.Series。

将对以下内容进行说明。

  • pandas.concat的基本用法（）
    • 指定要连接的对象：objs
    • 连接方向的指定（垂直/水平）：axis
    • 指定连接方法（外部连接/内部连接）：join
  • pandas.DataFrame的连接
  • pandas.Series的连接
  • pandas.DataFrame和pandas.Series的连接

使用以下的pandas.DataFrame和pandas.Series为例。

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import pandas as pd
 
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C1', 'C2', 'C3']},
                   index=['ONE', 'TWO', 'THREE'])
print(df1)
#         A   B   C
# ONE    A1  B1  C1
# TWO    A2  B2  C2
# THREE  A3  B3  C3
 
df2 = pd.DataFrame({'C': ['C2', 'C3', 'C4'],
                    'D': ['D2', 'D3', 'D4']},
                   index=['TWO', 'THREE', 'FOUR'])
print(df2)
#         C   D
# TWO    C2  D2
# THREE  C3  D3
# FOUR   C4  D4
 
s1 = pd.Series(['X1', 'X2', 'X3'], index=['ONE', 'TWO', 'THREE'], name='X')
print(s1)
# ONE      X1
# TWO      X2
# THREE    X3
# Name: X, dtype: object
 
s2 = pd.Series(['Y2', 'Y3', 'Y4'], index=['TWO', 'THREE', 'FOUR'], name='Y')
print(s2)
# TWO      Y2
# THREE    Y3
# FOUR     Y4
# Name: Y, dtype: object

pandas.concat的基本用法（）

指定要连接的对象：objs
通过参数objs指定要连接的pandas.DataFrame和pandas.Series，指定类型为列表或元组。

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df_concat = pd.concat([df1, df2])
print(df_concat)
#          A    B   C    D
# ONE     A1   B1  C1  NaN
# TWO     A2   B2  C2  NaN
# THREE   A3   B3  C3  NaN
# TWO    NaN  NaN  C2   D2
# THREE  NaN  NaN  C3   D3
# FOUR   NaN  NaN  C4   D4

要连接的对象的数量不限于两个，可以是三个或更多。

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df_concat_multi = pd.concat([df1, df2, df1])
print(df_concat_multi)
#          A    B   C    D
# ONE     A1   B1  C1  NaN
# TWO     A2   B2  C2  NaN
# THREE   A3   B3  C3  NaN
# TWO    NaN  NaN  C2   D2
# THREE  NaN  NaN  C3   D3
# FOUR   NaN  NaN  C4   D4
# ONE     A1   B1  C1  NaN
# TWO     A2   B2  C2  NaN
# THREE   A3   B3  C3  NaN

结果是创建了一个新的对象，原始对象保持不变。

连接方向的指定（垂直/水平）：axis

垂直或水平方向由axis参数指定。 如果axis = 0，则它们是垂直链接的。默认设置为axis = 0，因此可以省略不写。

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df_v = pd.concat([df1, df2], axis=0)
print(df_v)
#          A    B   C    D
# ONE     A1   B1  C1  NaN
# TWO     A2   B2  C2  NaN
# THREE   A3   B3  C3  NaN
# TWO    NaN  NaN  C2   D2
# THREE  NaN  NaN  C3   D3
# FOUR   NaN  NaN  C4   D4

axis = 1，水平方向上连接。

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df_h = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(df_h)
#          A    B    C    C    D
# ONE     A1   B1   C1  NaN  NaN
# TWO     A2   B2   C2   C2   D2
# THREE   A3   B3   C3   C3   D3
# FOUR   NaN  NaN  NaN   C4   D4

指定连接方法（外部连接/内部连接）：join

参数join:指定列名（或行名）的并集，或者仅将公共部分保留。

join ='outer’是外部连接。列名（或行名）形成一个联合，保留所有列（或行）。它是默认设置，因此可以省略不写。在这种情况下，原始对象中列（或行）不存在的值将由的缺少值NaN代替。

join ='inner’是内部连接。仅保留具有相同列名（或行名）的列（或行）。

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df_v_out = pd.concat([df1, df2], join='outer')
print(df_v_out)
#          A    B   C    D
# ONE     A1   B1  C1  NaN
# TWO     A2   B2  C2  NaN
# THREE   A3   B3  C3  NaN
# TWO    NaN  NaN  C2   D2
# THREE  NaN  NaN  C3   D3
# FOUR   NaN  NaN  C4   D4
 
df_v_in = pd.concat([df1, df2], join='inner')
print(df_v_in)
#         C
# ONE    C1
# TWO    C2
# THREE  C3
# TWO    C2
# THREE  C3
# FOUR   C4

水平方向。

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df_h_out = pd.concat([df1, df2], axis=1, join='outer')
print(df_h_out)
#          A    B    C    C    D
# FOUR   NaN  NaN  NaN   C4   D4
# ONE     A1   B1   C1  NaN  NaN
# THREE   A3   B3   C3   C3   D3
# TWO     A2   B2   C2   C2   D2
 
df_h_in = pd.concat([df1, df2], axis=1, join='inner')
print(df_h_in)
#         A   B   C   C   D
# TWO    A2  B2  C2  C2  D2
# THREE  A3  B3  C3  C3  D3

如何更改列名和行名,请参考下列连接。

01_Pandas.DataFrame的行名和列名的修改

pandas.DataFrame的连接

将pandas.DataFrames连接在一起时，返回的也是pandas.DataFrame类型的对象。

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df_concat = pd.concat([df1, df2])
print(df_concat)
#          A    B   C    D
# ONE     A1   B1  C1  NaN
# TWO     A2   B2  C2  NaN
# THREE   A3   B3  C3  NaN
# TWO    NaN  NaN  C2   D2
# THREE  NaN  NaN  C3   D3
# FOUR   NaN  NaN  C4   D4
 
print(type(df_concat))
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

pandas.Series的连接

如果是pandas.Series之间的连接，则垂直连接（默认值axis= 0）返回的也是pandas.Series类型的对象。

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s_v = pd.concat([s1, s2])
print(s_v)
# ONE      X1
# TWO      X2
# THREE    X3
# TWO      Y2
# THREE    Y3
# FOUR     Y4
# dtype: object
 
print(type(s_v))
# <class 'pandas.core.series.Series'>

axis = 1时，水平方向连接，返回pandas.DataFrame类型的对象。

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s_h = pd.concat([s1, s2], axis=1)
print(s_h)
#          X    Y
# FOUR   NaN   Y4
# ONE     X1  NaN
# THREE   X3   Y3
# TWO     X2   Y2
 
print(type(s_h))
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

也可以使用参数join。

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s_h_in = pd.concat([s1, s2], axis=1, join='inner')
print(s_h_in)
#         X   Y
# TWO    X2  Y2
# THREE  X3  Y3

pandas.DataFrame和pandas.Series的连接

对于pandas.DataFrame和pandas.Series连接，水平连接（axis= 1）将pandas.Series添加为新列。列名称是pandas.Series的名称。

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df_s_h = pd.concat([df1, s2], axis=1)
print(df_s_h)
#          A    B    C    Y
# FOUR   NaN  NaN  NaN   Y4
# ONE     A1   B1   C1  NaN
# THREE   A3   B3   C3   Y3
# TWO     A2   B2   C2   Y2

也可以使用参数join。

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df_s_h_in = pd.concat([df1, s2], axis=1, join='inner')
print(df_s_h_in)
#         A   B   C   Y
# TWO    A2  B2  C2  Y2
# THREE  A3  B3  C3  Y3

垂直连接（axis = 0）。

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df_s_v = pd.concat([df1, s2])
print(df_s_v)
#          A    B    C    0
# ONE     A1   B1   C1  NaN
# TWO     A2   B2   C2  NaN
# THREE   A3   B3   C3  NaN
# TWO    NaN  NaN  NaN   Y2
# THREE  NaN  NaN  NaN   Y3
# FOUR   NaN  NaN  NaN   Y4

添加行，可以在.loc中指定新的行名称并分配值，或使用append（）方法。

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df1.loc['FOUR'] = ['A4', 'B4', 'C4']
print(df1)
#         A   B   C
# ONE    A1  B1  C1
# TWO    A2  B2  C2
# THREE  A3  B3  C3
# FOUR   A4  B4  C4
 
s = pd.Series(['A5', 'B5', 'C5'], index=df1.columns, name='FIVE')
print(s)
# A    A5
# B    B5
# C    C5
# Name: FIVE, dtype: object
 
df_append = df1.append(s)
print(df_append)
#         A   B   C
# ONE    A1  B1  C1
# TWO    A2  B2  C2
# THREE  A3  B3  C3
# FOUR   A4  B4  C4
# FIVE   A5  B5  C5

到此这篇关于Pandas.concat连接DataFrame,Series的示例代码的文章就介绍到这了,更多相关Pandas concat连接内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_18351157/article/details/104557778

  • concat
  • 连接
  • dataframe
  • series
  • pandas

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