FUNCIÓN PANDAS.CONCAT() EN PYTHON

La función pandas.concat() hace todo el trabajo pesado de realizar operaciones de concatenación junto con un eje de Objetos pandas mientras se realiza una lógica de conjunto opcional (unión o intersección) de los índices (si los hay) en los otros ejes.

Sintaxis de la función Pandas concat()

Sintaxis: concat(objs, eje, unión, ignorar_index, claves, niveles, nombres, verificar_integridad, ordenar, copiar)

Parámetros:

observación: Objetos de serie o DataFrame

eje: eje para concatenar a lo largo; predeterminado = 0

unirse: forma manejar índices en otros ejes; predeterminado = 'exterior'

ignorar_índice: si es Verdadero, no utilice los valores de índice a lo largo del eje de concatenación; predeterminado = Falso

llaves: secuencia para agregar un identificador a los índices de resultados; predeterminado = Ninguno

niveles: niveles específicos (valores únicos) a utilizar para construir un MultiIndex; predeterminado = Ninguno

nombres: nombres de los niveles en el índice jerárquico resultante; predeterminado = Ninguno

Verificar integridad: comprobar si el nuevo eje concatenado contiene duplicados; predeterminado = Falso

clasificar: ordenar el eje sin concatenación si aún no está alineado cuando la unión es 'externa'; predeterminado = Falso

Copiar: si es Falso, no copie datos innecesariamente; predeterminado = Verdadero

Devoluciones: tipo de objs (Serie de DataFrame)

Concatenar el uso de pandas con ejemplos

Ejemplo 1: Concatenar marcos de datos en Python

En este ejemplo, estamos concatenando dos series con parámetros predeterminados en pandas .

Python3

# importing the module> import> pandas as pd> # creating the Series> series1> => pd.Series([> 1> ,> 2> ,> 3> ])> display(> 'series1:'> , series1)> series2> => pd.Series([> 'A'> ,> 'B'> ,> 'C'> ])> display(> 'series2:'> , series2)> # concatenating> display(> 'After concatenating:'> )> display(pd.concat([series1, series2]))>

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Ejemplo 2: Pandas combinando dos marcos de datos horizontalmente con índice = 1

En este ejemplo, creamos dos series Pandas ( series1> y series2> ), y luego los concatena a lo largo de las columnas (eje=1) usando pd.concat()> . El DataFrame resultante contiene ambas Series como columnas, creando un nuevo DataFrame con dos columnas.

Python3

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Ejemplo 3: Concatenando 2 DataFrames y Asignando Claves

crea dos DataFrames ( df1> y df2> ), y los concatena junto con las claves asignadas a cada DataFrame usando pd.concat()> . El DataFrame resultante tiene un índice jerárquico con las claves 'clave1' y 'clave2', que distinguen el origen de cada conjunto de datos.

Python3

# importing the module> import> pandas as pd> # creating the DataFrames> df1> => pd.DataFrame({> 'A'> : [> 'A0'> ,> 'A1'> ,> 'A2'> ,> 'A3'> ],> > 'B'> : [> 'B0'> ,> 'B1'> ,> 'B2'> ,> 'B3'> ]})> display(> 'df1:'> , df1)> df2> => pd.DataFrame({> 'A'> : [> 'A4'> ,> 'A5'> ,> 'A6'> ,> 'A7'> ],> > 'B'> : [> 'B4'> ,> 'B5'> ,> 'B6'> ,> 'B7'> ]})> display(> 'df2:'> , df2)> # concatenating> display(> 'After concatenating:'> )> display(pd.concat([df1, df2],> > keys> => [> 'key1'> ,> 'key2'> ]))>

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Ejemplo 4: Concatenando DataFrames horizontalmente en Pandas con eje = 1

crea dos DataFrames ( df1> y df2> ), y los concatena a lo largo de las columnas (eje=1) usando pd.concat()> . El DataFrame resultante combina columnas de ambos df1> y df2> , alineándolos uno al lado del otro .

Python3

# importing the module> import> pandas as pd> # creating the DataFrames> df1> => pd.DataFrame({> 'A'> : [> 'A0'> ,> 'A1'> ,> 'A2'> ,> 'A3'> ],> > 'B'> : [> 'B0'> ,> 'B1'> ,> 'B2'> ,> 'B3'> ]})> display(> 'df1:'> , df1)> df2> => pd.DataFrame({> 'C'> : [> 'C0'> ,> 'C1'> ,> 'C2'> ,> 'C3'> ],> > 'D'> : [> 'D0'> ,> 'D1'> ,> 'D2'> ,> 'D3'> ]})> display(> 'df2:'> , df2)> # concatenating> display(> 'After concatenating:'> )> display(pd.concat([df1, df2],> > axis> => 1> ))>

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Ejemplo 5: Concatenando 2 DataFrames con ignore_index = True

crea dos DataFrames ( df1> y df2> ) con columnas idénticas y las concatena verticalmente usando pd.concat()> con ignore_index=True> . El DataFrame resultante tiene un índice continuo, ignorando los índices originales de df1> y df2> .

Python3

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Ejemplo 6: Concatenar un DataFrame con una Serie

crea un marco de datos ( df> ) y una serie ( series> ), luego los concatena a lo largo de las columnas (eje=1) usando pd.concat()> . El DataFrame resultante combina las columnas de df> y la Serie, alineándolas una al lado de la otra. Nota: Hay un error tipográfico en la declaración de visualización ( df1> en lugar de df> ).

Python3

# importing the module> import> pandas as pd> # creating the DataFrame> df> => pd.DataFrame({> 'A'> : [> 'A0'> ,> 'A1'> ,> 'A2'> ,> 'A3'> ],> > 'B'> : [> 'B0'> ,> 'B1'> ,> 'B2'> ,> 'B3'> ]})> display(> 'df:'> , df1)> # creating the Series> series> => pd.Series([> 1> ,> 2> ,> 3> ,> 4> ])> display(> 'series:'> , series)> # concatenating> display(> 'After concatenating:'> )> display(pd.concat([df, series],> > axis> => 1> ))>

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