如何使用 pandas 连接函数 concat() 函数

python中的pandas库可以读取相关文件或文本数据。对于合并和合并多组数据，有一个特殊的 concat 函数供使用。 concat函数包含多个参数，虽然使用方法看起来有点麻烦。 ，但它可以准确地处理数据。本文介绍了pandas连接函数concat()函数的使用原理和具体例子。

1、使用方法

pd.concat( [df数据1， df数据2， …… ], axis = 0或1， join = 连接方式， keys = 表明数据来源 )

2、使用参数

objs: series，dataframe或者是panel构成的序列lsit

axis： 需要合并链接的轴，0是行，1是列

join：连接的方式 inner，或者outer

3、返回值

object, type of objs

4、使用实例

# 导入pandas与numpy包
import pandas as pd
import numpy as np

# 创建两个index与columns有重合的数据框
df1 = pd.DataFrame(data=np.ones((5,6))*1,columns=["a","b","c","d","e","f"],index=[0,1,2,3,4])
df2 = pd.DataFrame(data=np.ones((5,6))*2,columns=["e","f","g","h","j","k"],index=[2,3,4,5,6])

print(df1)
print(df2)

拓展内容：

pandas的连接函数concat()函数

concat函数是pandas下的一个方法，可以简单的按照不同的轴进行数据融合，实现多组数据的合并和合并。

以上就是pandas的连接函数concat()函数的原理和具体例子。我希望它可以帮助你理解。更多python学习推荐：


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（推荐操作系统：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。）