伏龙阁资源网

pandas dataframe的合并实现（append, merge, concat）
站长资源 2024/11/26 佚名
2 0

创建2个DataFrame：

> df1 = pd.DataFrame(np.ones((4, 4))*1, columns=list('DCBA'), index=list('4321'))
> df2 = pd.DataFrame(np.ones((4, 4))*2, columns=list('FEDC'), index=list('6543'))
> df3 = pd.DataFrame(np.ones((4, 4))*3, columns=list('FEBA'), index=list('6521'))
> df1
  D  C  B  A
4 1.0 1.0 1.0 1.0
3 1.0 1.0 1.0 1.0
2 1.0 1.0 1.0 1.0
1 1.0 1.0 1.0 1.0
> df2
  F  E  D  C
6 2.0 2.0 2.0 2.0
5 2.0 2.0 2.0 2.0
4 2.0 2.0 2.0 2.0
3 2.0 2.0 2.0 2.0
> df3
  F  E  B  A
6 3.0 3.0 3.0 3.0
5 3.0 3.0 3.0 3.0
2 3.0 3.0 3.0 3.0
1 3.0 3.0 3.0 3.0 
　　

1，concat

pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,
     keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False,
     copy=True)

 示例：

> pd.concat([df1, df2])
  A  B  C  D  E  F
4 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
3 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
6 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
5 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
4 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
3 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0

1.1，axis

默认值：axis=0
axis=0：竖方向（index）合并，合并方向index作列表相加，非合并方向columns取并集
axis=1：横方向（columns）合并，合并方向columns作列表相加，非合并方向index取并集
axis=0：

> pd.concat([df1, df2], axis=0)
  A  B  C  D  E  F
4 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
3 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
6 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
5 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
4 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
3 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0　

axis=1：

> pd.concat([df1, df2], axis=1)
  D  C  B  A  F  E  D  C
1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN NaN NaN
2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN NaN NaN
3 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0
4 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0
5 NaN NaN NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
6 NaN NaN NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0

备注：原df中，取并集的行/列名称不能有重复项，即axis=0时columns不能有重复项，axis=1时index不能有重复项：

> df1.columns = list('DDBA')
> pd.concat([df1, df2], axis=0)
ValueError: Plan shapes are not aligned

1.2，join

默认值：join=‘outer'
非合并方向的行/列名称：取交集（inner），取并集（outer）。
axis=0时join='inner'，columns取交集：

> pd.concat([df1, df2], axis=0, join='inner')
  D  C
4 1.0 1.0
3 1.0 1.0
2 1.0 1.0
1 1.0 1.0
6 2.0 2.0
5 2.0 2.0
4 2.0 2.0
3 2.0 2.0

axis=1时join='inner'，index取交集：

> pd.concat([df1, df2], axis=1, join='inner')
  D  C  B  A  F  E  D  C
4 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0
3 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0

1.3，join_axes

默认值：join_axes=None，取并集
合并后，可以设置非合并方向的行/列名称，使用某个df的行/列名称
axis=0时join_axes=[df1.columns]，合并后columns使用df1的：

> pd.concat([df1, df2], axis=0, join_axes=[df1.columns])
  D  C  B  A
4 1.0 1.0 1.0 1.0
3 1.0 1.0 1.0 1.0
2 1.0 1.0 1.0 1.0
1 1.0 1.0 1.0 1.0
6 2.0 2.0 NaN NaN
5 2.0 2.0 NaN NaN
4 2.0 2.0 NaN NaN
3 2.0 2.0 NaN NaN

axis=1时axes=[df1.index]，合并后index使用df2的：

pd.concat([df1, df2], axis=1, join_axes=[df1.index])
  D  C  B  A  F  E  D  C
4 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0
3 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0
2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN NaN NaN
1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN NaN NaN

同时设置join和join_axes的，以join_axes为准：

> pd.concat([df1, df2], axis=0, join='inner', join_axes=[df1.columns])
  D  C  B  A
4 1.0 1.0 1.0 1.0
3 1.0 1.0 1.0 1.0
2 1.0 1.0 1.0 1.0
1 1.0 1.0 1.0 1.0
6 2.0 2.0 NaN NaN
5 2.0 2.0 NaN NaN
4 2.0 2.0 NaN NaN
3 2.0 2.0 NaN NaN

1.4，ignore_index

默认值：ignore_index=False

合并方向是否忽略原行/列名称，而采用系统默认的索引，即从0开始的int。

axis=0时ignore_index=True，index采用系统默认索引：

> pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True)
  A  B  C  D  E  F
0 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
3 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
4 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
5 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
6 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
7 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0

axis=1时ignore_index=True，columns采用系统默认索引：

> pd.concat([df1, df2], axis=1, ignore_index=True)
  0  1  2  3  4  5  6  7
1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN NaN NaN
2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN NaN NaN
3 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0
4 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0
5 NaN NaN NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
6 NaN NaN NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0

1.5，keys

默认值：keys=None

可以加一层标签，标识行/列名称属于原来哪个df。

axis=0时设置keys：

> pd.concat([df1, df2], axis=0, keys=['x', 'y'])
   A  B  C  D  E  F
x 4 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
 3 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
 2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
 1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
y 6 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
 5 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
 4 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
 3 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0

axis=1时设置keys：

> pd.concat([df1, df2], axis=1, keys=['x', 'y'])
   x          y        
   D  C  B  A  F  E  D  C
1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN NaN NaN
2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN NaN NaN
3 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0
4 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0
5 NaN NaN NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
6 NaN NaN NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0　

也可以传字典取代keys：

> pd.concat({'x': df1, 'y': df2}, axis=0)
   A  B  C  D  E  F
x 4 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
 3 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
 2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
 1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
y 6 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
 5 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
 4 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
 3 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0

1.6，levels

默认值：levels=None

明确行/列名称取值范围：

> pd.concat([df1, df2], axis=0, keys=['x', 'y'], levels=[['x', 'y', 'z', 'w']])
> df.index.levels
[['x', 'y', 'z', 'w'], ['1', '2', '3', '4', '5', '6']]

1.7，sort

默认值：sort=True，提示新版本会设置默认为False，并取消该参数

但0.22.0中虽然取消了，还是设置为True

非合并方向的行/列名称是否排序。例如1.1中默认axis=0时columns进行了排序，axis=1时index进行了排序。

axis=0时sort=False，columns不作排序：

> pd.concat([df1, df2], axis=0, sort=False)
  D  C  B  A  F  E
4 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
3 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
6 2.0 2.0 NaN NaN 2.0 2.0
5 2.0 2.0 NaN NaN 2.0 2.0
4 2.0 2.0 NaN NaN 2.0 2.0
3 2.0 2.0 NaN NaN 2.0 2.0

axis=1时sort=False，index不作排序：

> pd.concat([df1, df2], axis=1, sort=False)
  D  C  B  A  F  E  D  C
4 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0
3 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0
2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN NaN NaN
1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN NaN NaN
6 NaN NaN NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
5 NaN NaN NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0

1.8，concat多个DataFrame

> pd.concat([df1, df2, df3], sort=False, join_axes=[df1.columns])
  D  C  B  A
4 1.0 1.0 1.0 1.0
3 1.0 1.0 1.0 1.0
2 1.0 1.0 1.0 1.0
1 1.0 1.0 1.0 1.0
6 2.0 2.0 NaN NaN
5 2.0 2.0 NaN NaN
4 2.0 2.0 NaN NaN
3 2.0 2.0 NaN NaN
6 NaN NaN 3.0 3.0
5 NaN NaN 3.0 3.0
2 NaN NaN 3.0 3.0
1 NaN NaN 3.0 3.0

2，append

append(self, other, ignore_index=False, verify_integrity=False)

竖方向合并df，没有axis属性

不会就地修改，而是会创建副本

示例：

> df1.append(df2)  # 相当于pd.concat([df1, df2])
  A  B  C  D  E  F
4 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
3 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
6 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
5 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
4 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
3 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0　　

2.1，ignore_index属性

> df1.append(df2, ignore_index=True)
  A  B  C  D  E  F
0 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
3 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
4 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
5 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
6 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
7 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0

2.2，append多个DataFrame

和concat相同，append也支持append多个DataFrame

> df1.append([df2, df3], ignore_index=True)
   A  B  C  D  E  F
0  1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
1  1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
2  1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
3  1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
4  NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
5  NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
6  NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
7  NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
8  3.0 3.0 NaN NaN 3.0 3.0
9  3.0 3.0 NaN NaN 3.0 3.0
10 3.0 3.0 NaN NaN 3.0 3.0
11 3.0 3.0 NaN NaN 3.0 3.0

3，merge

pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
     left_index=False, right_index=False, sort=True,
     suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False,
     validate=None)

示例：　　

> left = pd.DataFrame({'A': ['a0', 'a1', 'a2', 'a3'],
             'B': ['b0', 'b1', 'b2', 'b3'],
             'k1': ['x', 'x', 'y', 'y']})
> right = pd.DataFrame({'C': ['c1', 'c2', 'c3', 'c4'],
             'D': ['d1', 'd2', 'd3', 'd4'],
             'k1': ['y', 'y', 'z', 'z']})
> left
  A  B k1
0 a0 b0 x
1 a1 b1 x
2 a2 b2 y
3 a3 b3 y
> right
  C  D k1
0 c1 d1 y
1 c2 d2 y
2 c3 d3 z
3 c4 d4 z

对df1和df2进行merge：

> pd.merge(left, right)
  A  B k1 C  D
0 a2 b2 y c1 d1
1 a2 b2 y c2 d2
2 a3 b3 y c1 d1
3 a3 b3 y c2 d2

可以看到只有df1和df2的key1=y的行保留了下来，即默认合并后只保留有共同列项并且值相等行（即交集）。

本例中left和right的k1=y分别有2个，最终构成了2*2=4行。

如果没有共同列会报错：

> del left['k1']
> pd.merge(left, right)
pandas.errors.MergeError: No common columns to perform merge on

3.1，on属性

新增一个共同列，但没有相等的值，发现合并返回是空列表，因为默认只保留所有共同列都相等的行：

> left['k2'] = list('1234')
> right['k2'] = list('5678')
> pd.merge(left, right)
Empty DataFrame
Columns: [B, A, k1, k2, F, E]
Index: []

可以指定on，设定合并基准列，就可以根据k1进行合并，并且left和right共同列k2会同时变换名称后保留下来：

> pd.merge(left, right, on='k1')
  A  B k1 k2_x  C  D  k2_y
0 a2 b2 y   3  c1 d1  5
1 a2 b2 y   3  c2 d2  6
2 a3 b3 y   4  c1 d1  5
3 a3 b3 y   4  c2 d2  6

默认值：on的默认值是所有共同列，本例为：on=['k1', 'k2']

3.2，how属性

how取值范围：'inner', 'outer', 'left', 'right'

默认值：how='inner'

‘inner'：共同列的值必须完全相等：

> pd.merge(left, right, on='k1', how='inner')
  A  B k1 k2_x  C  D  k2_y
0 a2 b2 y   3  c1 d1  5
1 a2 b2 y   3  c2 d2  6
2 a3 b3 y   4  c1 d1  5
3 a3 b3 y   4  c2 d2  6

‘outer'：共同列的值都会保留，left或right在共同列上的差集，会对它们的缺失列项的值赋上NaN：

> pd.merge(left, right, on='k1', how='outer')
  A  B k1  k2_x C  D k2_y
0  a0  b0 x  1 NaN NaN NaN
1  a1  b1 x  2 NaN NaN NaN
2  a2  b2 y  3  c1  d1  5
3  a2  b2 y  3  c2  d2  6
4  a3  b3 y  4  c1  d1  5
5  a3  b3 y  4  c2  d2  6
6 NaN NaN z NaN  c3  d3  7
7 NaN NaN z NaN  c4  d4  8

‘left'：根据左边的DataFrame确定共同列的保留值，右边缺失列项的值赋上NaN：

pd.merge(left, right, on='k1', how='left')
  A  B k1 k2_x C  D  k2_y
0 a0 b0 x  1 NaN NaN NaN
1 a1 b1 x  2 NaN NaN NaN
2 a2 b2 y  3  c1  d1  5
3 a2 b2 y  3  c2  d2  6
4 a3 b3 y  4  c1  d1  5
5 a3 b3 y  4  c2  d2  6

‘right'：根据右边的DataFrame确定共同列的保留值，左边缺失列项的值赋上NaN：

> pd.merge(left, right, on='k1', how='right')
   A  B k1 k2_x C  D  k2_y
0  a2  b2 y  3 c1 d1  5
1  a3  b3 y  4 c1 d1  5
2  a2  b2 y  3 c2 d2  6
3  a3  b3 y  4 c2 d2  6
4 NaN NaN z NaN c3 d3  7
5 NaN NaN z NaN c4 d4  8

3.3，indicator

默认值：indicator=False，不显示合并方式

设置True表示显示合并方式，即left / right / both：

> pd.merge(left, right, on='k1', how='outer', indicator=True)
   A  B k1 k2_x C  D  k2_y   _merge
0  a0  b0 x  1 NaN NaN NaN  left_only
1  a1  b1 x  2 NaN NaN NaN  left_only
2  a2  b2 y  3  c1  d1  5    both
3  a2  b2 y  3  c2  d2  6    both
4  a3  b3 y  4  c1  d1  5    both
5  a3  b3 y  4  c2  d2  6    both
6 NaN NaN z NaN  c3  d3  7 right_only
7 NaN NaN z NaN  c4  d4  8 right_only

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除！
www.wwsws.com 伏龙阁资源网
39,976影音资源
44,792技术资源
21,817软件资源
651,128站长资源
一句话新闻
一口气升级7个大模型SaaS应用，百度智能云：突出一个“开箱即用” - 2024/11/26

这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。

一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。

另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。

稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！

昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。

而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？

更新日志

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 桃源资源网 杰网资源 富贵资源网 南强小屋 铁雪资源网 幽灵资源网 万梅资源网 狼山资源网 白云岛资源网 昆仑资源网 相思资源网 明霞山资源网 内蒙古资源网 黑松山资源网 茶园资源网 饿虎岗资源网 大旗谷资源网 常春岛资源网 岱庙资源网 兴国资源网 快活林资源网 蝙蝠岛资源网 帝王谷资源网 白云城资源网 伏龙阁资源网 清风细雨楼 天枫庄资源网 圆月山庄资源网 无争山庄资源网 神水资源网 移花宫资源网 神剑山庄资源网 无为清净楼资源网 金钱帮资源网 丐帮资源网 华山资源网 极乐门资源网 小李飞刀资源网 凤求凰客栈 风云阁资源网 金狮镖局 鸳鸯亭资源网 千金楼资源网 更多链接