PANDAS.CONCAT()-FUNKSJONEN I PYTHON

pandas.concat()-funksjonen gjør alt det tunge løftet ved å utføre sammenkoblingsoperasjoner sammen med en akse på Pandaer protesterer mens du utfører valgfri settlogikk (union eller skjæring) av indeksene (hvis noen) på de andre aksene.

Pandas concat() funksjon Syntaks

Syntaks: concat(objs, axis, join, ignore_index, keys, levels, names, verify_integrity, sort, copy)

Parametere:

obs: Serier eller DataFrame-objekter

akser: akse for å sette sammen; standard = 0

bli med: vei å håndtere indekser på annen akse; default = 'ytre'

ignore_index: hvis True, ikke bruk indeksverdiene langs sammenkoblingsaksen; default = False

nøkler: sekvens for å legge til en identifikator til resultatindeksene; standard = Ingen

nivåer: spesifikke nivåer (unike verdier) som skal brukes for å konstruere en MultiIndex; standard = Ingen

navn: navn på nivåene i den resulterende hierarkiske indeksen; standard = Ingen

verify_integrity: sjekk om den nye sammenkjedede aksen inneholder duplikater; default = False

sortere: sorter ikke-sammenkjede aksen hvis den ikke allerede er justert når sammenføyningen er 'ytre'; default = False

kopiere: hvis False, ikke kopier data unødvendig; default = Sant

Returnerer: type objekter (Series of DataFrame)

Sammenknytt bruk av pandaer med eksempler

Eksempel 1: Sammenknytt datarammer i Python

I dette eksemplet setter vi sammen to serier med standardparametere i Pandaer .

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]))>

Produksjon

Eksempel 2: Pandaer som kombinerer to datarammer horisontalt med indeks = 1

I dette eksemplet lager vi to Pandas-serier ( series1> og series2> ), og deretter kobler dem sammen langs kolonnene (akse=1) ved å bruke pd.concat()> . Den resulterende DataFrame inneholder begge seriene som kolonner, og skaper en ny DataFrame med to kolonner.

Python3

Produksjon

Eksempel 3: Sammenslåing av 2 datarammer og tilordning av nøkler

oppretter to datarammer ( df1> og df2> ), og kobler dem sammen med nøkler som er tildelt hver DataFrame som bruker pd.concat()> . Den resulterende DataFrame har en hierarkisk indeks med nøklene 'nøkkel1' og 'nøkkel2', som skiller opprinnelsen til hvert sett med data.

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'> ]))>

Produksjon

Eksempel 4: Sammenslåing av datarammer horisontalt i pandaer med akse = 1

oppretter to datarammer ( df1> og df2> ), og setter dem sammen langs kolonnene (akse=1) ved å bruke pd.concat()> . Den resulterende DataFrame kombinerer kolonner fra begge df1> og df2> , justere dem side ved side .

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> ))>

Produksjon

Eksempel 5: Sammenslåing av 2 DataFrames med ignore_index = True

oppretter to datarammer ( df1> og df2> ) med identiske kolonner, og setter dem sammen vertikalt ved hjelp av pd.concat()> med ignore_index=True> . Den resulterende DataFrame har en kontinuerlig indeks, og ignorerer de opprinnelige indeksene til df1> og df2> .

Python3

Produksjon

Eksempel 6: Sammenkobling av en dataramme med en serie

oppretter en DataFrame ( df> ) og en serie ( series> ), setter dem deretter sammen langs kolonnene (akse=1) ved hjelp av pd.concat()> . Den resulterende DataFrame kombinerer kolonnene fra df> og serien, justere dem side ved side. Merk: Det er en skrivefeil i visningserklæringen ( df1> i stedet for 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> ))>

Produksjon