pandas.concat實現(xiàn)DataFrame豎著拼接、橫著拼接方式
更新時間：2023年10月27日 15:22:04 作者：craftsman2020
這篇文章主要介紹了pandas.concat實現(xiàn)DataFrame豎著拼接、橫著拼接方式,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助,如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教
concat豎著拼接（默認的豎著，axis=0）
話不多說
直接看例子：
import pandas as pd df1=pd.DataFrame([10,12,13]) df2=pd.DataFrame([22,33,44,55]) df3=pd.DataFrame([90,94])
df1
| 0 | |
|---|---|
| 0 | 10 |
| 1 | 12 |
| 2 | 13 |
df2
| 0 | |
|---|---|
| 0 | 22 |
| 1 | 33 |
| 2 | 44 |
| 3 | 55 |
df3
| 0 | |
|---|---|
| 0 | 90 |
| 1 | 94 |
res= pd.concat([df1,df2,df3])
res
| 0 | |
|---|---|
| 0 | 10 |
| 1 | 12 |
| 2 | 13 |
| 0 | 22 |
| 1 | 33 |
| 2 | 44 |
| 3 | 55 |
| 0 | 90 |
| 1 | 94 |
如果要生成新索引，忽略原來索引怎么辦？
默認有個參數(shù)ignore_index= False，將其值改為True：
res2= pd.concat([df1,df2,df3], ignore_index=True) res2
| 0 | |
|---|---|
| 0 | 10 |
| 1 | 12 |
| 2 | 13 |
| 3 | 22 |
| 4 | 33 |
| 5 | 44 |
| 6 | 55 |
| 7 | 90 |
| 8 | 94 |
concat橫著拼接
用參數(shù)axis= 1
看例子：
res_heng= pd.concat([df1,df2,df3], axis=1)
res_heng
| 0 | 0 | 0 | |
|---|---|---|---|
| 0 | 10.0 | 22 | 90.0 |
| 1 | 12.0 | 33 | 94.0 |
| 2 | 13.0 | 44 | NaN |
| 3 | NaN | 55 | NaN |
總結(jié)
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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