pandas

pandas之concat函数

concat函数可以将数据根据不同的轴作简单的融合

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

参数说明

objs: series，dataframe或者是panel构成的序列lsit
axis： 需要合并链接的轴，0是行，1是列
join：连接的方式 inner，或者outer
默认axis = 0，相同字段的表首尾相接，空的以NaN填充

import os
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A':['A0','A1','A2','A3'],
                    'B':['B0','B1','B2','B3'],
                    'C':['C0','C1','C2','C3'],
                    'D':['D0','D1','D2','D3']},index=[0,1,2,3])
df4 = pd.DataFrame({'B':['B2','B3','B6','B7'],
                    'D':['D2','D3','D6','D7'],
                    'F':['F2','F3','F6','F7']},index=[2,3,6,7]
result = pd.concat([df1, df4])
result

具体结果如下：

    A   B   C   D   F
0   A0  B0  C0  D0  NaN
1   A1  B1  C1  D1  NaN
2   A2  B2  C2  D2  NaN
3   A3  B3  C3  D3  NaN
2   NaN B2  NaN D2  F2
3   NaN B3  NaN D3  F3
6   NaN B6  NaN D6  F6
7   NaN B7  NaN D7  F7

axis = 1，相同字段的表横向拼接，空的以NaN填充

import os
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A':['A0','A1','A2','A3'],
                    'B':['B0','B1','B2','B3'],
                    'C':['C0','C1','C2','C3'],
                    'D':['D0','D1','D2','D3']},index=[0,1,2,3])
df4 = pd.DataFrame({'B':['B2','B3','B6','B7'],
                    'D':['D2','D3','D6','D7'],
                    'F':['F2','F3','F6','F7']},index=[2,3,6,7])
result = pd.concat([df1, df4],axis = 1)
result

具体结果如下：

    A   B   C   D   B   D   F
0   A0  B0  C0  D0  NaN NaN NaN
1   A1  B1  C1  D1  NaN NaN NaN
2   A2  B2  C2  D2  B2  D2  F2
3   A3  B3  C3  D3  B3  D3  F3
6   NaN NaN NaN NaN B6  D6  F6
7   NaN NaN NaN NaN B7  D7  F7