要点¶

pandas处理多组数据的时候往往会要用到数据的合并处理,使用 concat是一种基本的合并方式.而且concat中有很多参数可以调整,合并成你想要的数据形式.

axis (合并方向)¶

axis=0是预设值，因此未设定任何参数时，函数默认axis=0。

仔细观察会发现结果的index是0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2，若要将index重置，请看例子二。

ignore_index (重置 index)¶

结果的index变0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8。

join (合并方式)¶

join='outer'为预设值，因此未设定任何参数时，函数默认join='outer'。此方式是依照column来做纵向合并，有相同的column上下合并在一起，其他独自的column个自成列，原本没有值的位置皆以NaN填充。

原理同上个例子的说明，但只有相同的column合并在一起，其他的会被抛弃。

join_axes (依照 axes 合并)¶

append (添加数据)¶

append只有纵向合并，没有横向合并。

import pandas as pd
import numpy as np

#定义资料集
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns=['a','b','c','d'])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['a','b','c','d'])
df3 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['a','b','c','d'])
s1 = pd.Series([1,2,3,4], index=['a','b','c','d'])

#将df2合并到df1的下面，以及重置index，并打印出结果
res = df1.append(df2, ignore_index=True)
print(res)
#     a    b    c    d
# 0  0.0  0.0  0.0  0.0
# 1  0.0  0.0  0.0  0.0
# 2  0.0  0.0  0.0  0.0
# 3  1.0  1.0  1.0  1.0
# 4  1.0  1.0  1.0  1.0
# 5  1.0  1.0  1.0  1.0

#合并多个df，将df2与df3合并至df1的下面，以及重置index，并打印出结果
res = df1.append([df2, df3], ignore_index=True)
print(res)
#     a    b    c    d
# 0  0.0  0.0  0.0  0.0
# 1  0.0  0.0  0.0  0.0
# 2  0.0  0.0  0.0  0.0
# 3  1.0  1.0  1.0  1.0
# 4  1.0  1.0  1.0  1.0
# 5  1.0  1.0  1.0  1.0
# 6  1.0  1.0  1.0  1.0
# 7  1.0  1.0  1.0  1.0
# 8  1.0  1.0  1.0  1.0

#合并series，将s1合并至df1，以及重置index，并打印出结果
res = df1.append(s1, ignore_index=True)
print(res)
#     a    b    c    d
# 0  0.0  0.0  0.0  0.0
# 1  0.0  0.0  0.0  0.0
# 2  0.0  0.0  0.0  0.0
# 3  1.0  2.0  3.0  4.0

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