python中pandas库可以对相关的文件或文本数据进行的读取操作,对于想要合并和多组数据合并,有专门的concat函数提供使用,concat函数含有多个参数,虽然使用方法看起来有些麻烦,但去可以准确的对数据进行处理,本文介绍pandas的连接函数concat()函数使用原理及具体实例。
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1、使用方法
pd.concat( [df数据1, df数据2, …… ], axis = 0或1, join = 连接方式, keys = 表明数据来源 )
2、使用参数
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
3、返回值
object, type of objs
4、使用实例
# 导入pandas与numpy包 import pandas as pd import numpy as np # 创建两个index与columns有重合的数据框 df1 = pd.DataFrame(data=np.ones((5,6))*1,columns=["a","b","c","d","e","f"],index=[0,1,2,3,4]) df2 = pd.DataFrame(data=np.ones((5,6))*2,columns=["e","f","g","h","j","k"],index=[2,3,4,5,6]) print(df1) print(df2)
拓展内容:
pandas的连接函数concat()函数
concat函数是在pandas底下的方法,可以将数据根据不同的轴作简单的融合,用作合并和多组数据合并。
以上就是pandas的连接函数concat()函数使用原理及具体实例,希望能帮助你理解哟~更多python学习推荐:python教程。
(推荐操作系统:windows7系统、Python 3.9.1,DELL G3电脑。)
当前文章:创新互联Python教程:pandas的连接函数concat()函数如何使用
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