Функція pandas.concat() виконує всю важку роботу з виконання операцій конкатенації разом із віссю Панди об'єктів при виконанні необов'язкової логіки набору (об'єднання або перетину) індексів (якщо такі є) на інших осях.

Синтаксис функції Pandas concat().

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

Параметри:

• спостереження: Об’єкти Series або DataFrame
• вісь: вісь для зчеплення; за замовчуванням = 0
• приєднатися: спосіб обробляти індекси на іншій осі; за замовчуванням = 'зовнішній'
• ignore_index: якщо True, не використовувати значення індексу вздовж осі конкатенації; за замовчуванням = False
• ключі: послідовність для додавання ідентифікатора до індексів результату; за замовчуванням = немає
• рівні: конкретні рівні (унікальні значення) для використання для побудови MultiIndex; за замовчуванням = немає
• імена: назви рівнів у результуючому ієрархічному індексі; за замовчуванням = немає
• verify_integrity: перевірити, чи нова об'єднана вісь містить дублікати; за замовчуванням = False
• сортувати: сортувати вісь без конкатенації, якщо вона ще не вирівняна, коли об’єднання є «зовнішнім»; за замовчуванням = False
• копія: якщо False, не копіюйте дані без потреби; за замовчуванням = True

Повернення: тип objs (серія DataFrame)

Об’єднайте за допомогою Pandas із прикладами

приклад 1: Конкатенація DataFrames у Python

У цьому прикладі ми об’єднуємо дві серії з параметрами за замовчуванням панди .

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]))>

Вихід

приклад 2: Pandas поєднує два фрейми даних по горизонталі з індексом = 1

У цьому прикладі ми створюємо дві серії Pandas ( series1> і series2> ), а потім об’єднує їх уздовж стовпців (вісь=1) за допомогою pd.concat()> . Отриманий DataFrame містить обидві серії як стовпці, створюючи новий DataFrame із двома стовпцями.

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],> > axis> => 1> ))>

Вихід

приклад 3: Об’єднання 2 фреймів даних і призначення ключів

створює два DataFrames ( df1> і df2> ), і об’єднує їх разом із ключами, призначеними кожному DataFrame за допомогою pd.concat()> . Отриманий DataFrame має ієрархічний індекс із ключами «key1» і «key2», що розрізняє походження кожного набору даних.

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'> ]))>

Вихід

Приклад 4: Конкатенація DataFrames горизонтально в Pandas з віссю = 1

створює два DataFrames ( df1> і df2> ), і об’єднує їх уздовж стовпців (вісь=1) за допомогою pd.concat()> . Отриманий DataFrame поєднує стовпці з обох df1> і df2> , вирівнюючи їх поруч .

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> ))>

Вихід

Приклад 5: Об’єднання 2 DataFrames з ignore_index = True

створює два DataFrames ( df1> і df2> ) з ідентичними стовпцями та об’єднує їх вертикально за допомогою pd.concat()> з ignore_index=True> . Отриманий DataFrame має безперервний індекс, ігноруючи вихідні індекси df1> і df2> .

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],> > ignore_index> => True> ))>

Вихід

Приклад 6: Об’єднання DataFrame із серією

створює DataFrame ( df> ) і серія ( series> ), потім об’єднує їх уздовж стовпців (вісь=1) за допомогою pd.concat()> . Отриманий DataFrame поєднує стовпці з df> і серію, вирівнявши їх поруч. Примітка. У операторі відображення допущена друкарська помилка ( df1> замість 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> ))>

Вихід