1 concat

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

• 1
• 2

pd
.concat(objs, axis
=
0,
join
=
'outer', join_axes
=
None, ignore_index
=
False,







keys
=
None, levels
=
None, names
=
None, verify_integrity
=
False)

• 1
• 2

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

其他一些参数不常用，用的时候再补上说明。

1.1 相同字段的表首尾相接

# 现将表构成list，然后在作为concat的输入







In [
4]: frames = [
df1, df2, df3]














In [
5]: result = pd.concat(frames)

• 1
• 2
• 3
• 4

要在相接的时候在加上一个层次的key来识别数据源自于哪张表，可以增加key参数

In [6]: result = pd.concat(frames, keys=['x', 'y', 'z'])

• 1

效果如下

1.2 横向表拼接（行对齐）

1.2.1 axis

当axis = 1的时候，concat就是行对齐，然后将不同列名称的两张表合并

In [9]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1)

• 1

1.2.2 join

加上join参数的属性，如果为’inner’得到的是两表的交集，如果是outer，得到的是两表的并集。

In [10]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join='inner')

• 1

1.2.3 join_axes

如果有join_axes的参数传入，可以指定根据那个轴来对齐数据 
例如根据df1表对齐数据，就会保留指定的df1表的轴，然后将df4的表与之拼接

In [11]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join_axes=[df1.index])

• 1

1.3 append

append是series和dataframe的方法，使用它就是默认沿着列进行凭借（axis = 0，列对齐）

• 1
• 2

In [12]: result = df1.append(df2)

• 1

1.4 无视index的concat

如果两个表的index都没有实际含义，使用ignore_index参数，置true，合并的两个表就睡根据列字段对齐，然后合并。最后再重新整理一个新的index。 

1.5 合并的同时增加区分数据组的键

前面提到的keys参数可以用来给合并后的表增加key来区分不同的表数据来源

1.5.1 可以直接用key参数实现

In [27]: result = pd.concat(frames, keys=['x', 'y', 'z'])

• 1

1.5.2 传入字典来增加分组键

In [
28]: pieces = {
'x': df1,
'y': df2,
'z': df3}














In [
29]: result = pd
.concat(pieces)

• 1
• 2
• 3

1.6 在dataframe中加入新的行

append方法可以将 series 和 字典就够的数据作为dataframe的新一行插入。 

In [
34]: s2 = pd.Series([
'X0',
'X1',
'X2',
'X3'],
index=[
'A',
'B',
'C',
'D'])














In [
35]:
result = df1.append(s2, ignore_index=
True)

• 1
• 2
• 3

表格列字段不同的表合并

如果遇到两张表的列字段本来就不一样，但又想将两个表合并，其中无效的值用nan来表示。那么可以使用ignore_index来实现。

• 1
• 2

In [
36]: dicts = [{
'A':
1,
'B':
2,
'C':
3,
'X':
4},







....:
{
'A':
5,
'B':
6,
'C':
7,
'Y':
8}]







....:














In [
37]: result = df1.append(dicts, ignore_index=
True)