pandas 数据连接 concat

更新时间：2020-05-08 14:14:11 标签：pandas 连接

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Pandas 数据的连接可以实现纵向和横向连接，将数据连接后会形成一个新的对象， Series 或 DataFrame。连接是最常用的多个数据合并操作。

pd.concat() 是专门用于数据连接合并的函数，它可以沿着行或者列进行操作，同时可以指定非合并轴的合并方式（合集、交集等）。可以详细参阅pd.concat API 说明。

数据准备

以下有三个 df ，后续的操作我们将对他们进行合并处理。

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
                   index=[0, 1, 2, 3])


df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                    'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                    'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']},
                   index=[4, 5, 6, 7])


df3 = pd.DataFrame({'A': ['A8', 'A9', 'A10', 'A11'],
                    'B': ['B8', 'B9', 'B10', 'B11'],
                    'C': ['C8', 'C9', 'C10', 'C11'],
                    'D': ['D8', 'D9', 'D10', 'D11']},
                   index=[8, 9, 10, 11])

基本连接

将三个有相同列的表合并到一起，并使用新的自然索引：

frames = [df1, df2, df3]
df = pd.concat(frames)

pandas 合并

指定索引

我们可以再给每个表给一个一级索引，形成多层索引：

df = pd.concat(frames, keys=['x', 'y', 'z'])

pandas 合并

df.loc['y'] # 看一级索引 y
'''
    A   B   C   D
4  A4  B4  C4  D4
5  A5  B5  C5  D5
6  A6  B6  C6  D6
7  A7  B7  C7  D7
'''

忽略索引

在合并不保留原索引，启用新的自然索引：

result = pd.concat([df1, df4], ignore_index=True, sort=False)

pandas 合并

按列连接

按列进行连接，没有的值为空：

df4 = pd.DataFrame({'B': ['B2', 'B3', 'B6', 'B7'],
                    'D': ['D2', 'D3', 'D6', 'D7'],
                    'F': ['F2', 'F3', 'F6', 'F7']},
                   index=[2, 3, 6, 7])
df = pd.concat([df1, df4], axis=1, sort=False)

pandas 合并

取交集

以上连接后得到了两个表内容的并集（默认是 join ='outer'），如果我们需要交集呢？

df = pd.concat([df1, df4], axis=1, join='inner')

pandas 合并

可见只将以有共同索引的内容进行了合并。

只取指定索引内容

如果我们只需要第一张表索引的内容，可以：

# 以下两个方法效果一样
pd.concat([df1, df4], axis=1).reindex(df1.index)
pd.concat([df1, df4.reindex(df1.index)], axis=1)

pandas 合并

与序列合并

不用维度的数据也可以合并，df 和 s 合并：

s1 = pd.Series(['X0', 'X1', 'X2', 'X3'], name='X')
df = pd.concat([df1, s1], axis=1)

pandas 合并

但是，还是建议使用 df.assign() 来定义一个新列。

如果序列没名称，会自动给写 012 之类的自然索引名称：

s2 = pd.Series(['_0', '_1', '_2', '_3'])
df = pd.concat([df1, s2, s2, s2], axis=1)

pandas 合并

ignore_index=True 会取消原有列名：

df = pd.concat([df1, s1], axis=1, ignore_index=True)

pandas 合并

指定新索引名

以下数据合并后的列名有：

s3 = pd.Series([0, 1, 2, 3], name='foo')
s4 = pd.Series([0, 1, 2, 3])
s5 = pd.Series([0, 1, 4, 5])
pd.concat([s3, s4, s5], axis=1)
'''
   foo  0  1
0    0  0  0
1    1  1  1
2    2  2  4
3    3  3  5
'''

给定 keys 会采用新的列名:

pd.concat([s3, s4, s5], axis=1, keys=['red', 'blue', 'yellow'])
'''
   red  blue  yellow
0    0     0       0
1    1     1       1
2    2     2       4
3    3     3       5
'''

如果是 df 连接行，则指定为索引名：

df = pd.concat(frames, keys=['x', 'y', 'z'])

pandas 合并

也可以用字典形式，定义各自表的索引名称：

pieces = {'x': df1, 'y': df2, 'z': df3}
df = pd.concat(pieces)

pandas 合并

只取字典中的部分：

df = pd.concat(pieces, keys=['z', 'y'])

pandas 合并

多层数据的索引如下：

result.index.levels
# FrozenList([['z', 'y'], [4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]])

如果希望指定其他级别（有时会这样），则可以使用level参数来指定：

df = pd.concat(pieces, keys=['x', 'y', 'z'],
               levels=[['z', 'y', 'x', 'w']],
               names=['group_key'])

pandas 合并

df.index.levels
# FrozenList([['z', 'y', 'x', 'w'], [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]])

pd.concat() 是最常用的数据连接工具，需要熟练掌握。

pandas 数据连接 concat

数据准备

基本连接

指定索引

忽略索引

按列连接

取交集

只取指定索引内容

与序列合并

指定新索引名

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