FUNZIONE PANDAS.CONCAT() IN PYTHON

La funzione pandas.concat() svolge tutto il lavoro pesante di eseguire operazioni di concatenazione insieme a un asse di Oggetti di panda mentre si esegue la logica di insieme opzionale (unione o intersezione) degli indici (se presenti) sugli altri assi.

Sintassi della funzione Panda concat()

Sintassi: concat(objs, asse, join, ignore_index, chiavi, livelli, nomi, verifica_integrità, ordinamento, copia)

parametri:

oss: Oggetti serie o DataFrame

asse: asse lungo cui concatenarsi; predefinito = 0

giuntura: modo per gestire gli indici su altri assi; predefinito = 'esterno'

ignora_indice: se True, non utilizzare i valori dell'indice lungo l'asse di concatenazione; predefinito = Falso

chiavi: sequenza per aggiungere un identificatore agli indici dei risultati; predefinito = Nessuno

livelli: livelli specifici (valori univoci) da utilizzare per costruire un MultiIndex; predefinito = Nessuno

nomi: nomi per i livelli nell'indice gerarchico risultante; predefinito = Nessuno

verifica_integrità: controlla se il nuovo asse concatenato contiene duplicati; predefinito = Falso

ordinare: ordina l'asse di non concatenazione se non è già allineato quando il join è 'esterno'; predefinito = Falso

copia: se False, non copiare i dati inutilmente; predefinito = Vero

Ritorna: tipo di obj (serie di DataFrame)

Concatena l'uso dei panda con gli esempi

Esempio 1: Concatenare DataFrames in Python

In questo esempio, stiamo concatenando due serie con parametri predefiniti in Panda .

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]))>

Produzione

Esempio 2: Panda che combinano due dataframe orizzontalmente con indice = 1

In questo esempio, creiamo due serie Panda ( series1> E series2> ), quindi li concatena lungo le colonne (asse=1) utilizzando pd.concat()> . Il DataFrame risultante contiene entrambe le serie come colonne, creando un nuovo DataFrame con due colonne.

Python3

Produzione

Esempio 3: Concatenazione di 2 dataframe e assegnazione di chiavi

crea due DataFrame ( df1> E df2> ) e li concatena insieme alle chiavi assegnate a ciascun DataFrame utilizzando pd.concat()> . Il DataFrame risultante ha un indice gerarchico con le chiavi 'chiave1' e 'chiave2', distinguendo l'origine di ciascun set di dati.

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'> ]))>

Produzione

Esempio 4: Concatenazione di DataFrames orizzontalmente in Panda con asse = 1

crea due DataFrame ( df1> E df2> ) e li concatena lungo le colonne (asse=1) utilizzando pd.concat()> . Il DataFrame risultante combina le colonne di entrambi df1> E df2> , allineandoli uno accanto all'altro .

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> ))>

Produzione

Esempio 5: Concatenazione di 2 DataFrames con ignore_index = True

crea due DataFrame ( df1> E df2> ) con colonne identiche e le concatena verticalmente utilizzando pd.concat()> con ignore_index=True> . Il DataFrame risultante ha un indice continuo, ignorando gli indici originali di df1> E df2> .

Python3

Produzione

Esempio 6: Concatenazione di un DataFrame con una serie

crea un DataFrame ( df> ) e una serie ( series> ), quindi li concatena lungo le colonne (asse=1) utilizzando pd.concat()> . Il DataFrame risultante combina le colonne da df> e la Serie, allineandole fianco a fianco. Nota: c'è un errore di battitura nell'istruzione display ( df1> invece di 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> ))>

Produzione