Pandas级联（pandas对象合并连接到一个对象中）

最新推荐文章于 2025-06-17 16:11:31 发布

小金子的夏天

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分类专栏： pandas 文章标签： dataframe合并

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pandas 专栏收录该内容

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博客介绍了Pandas中连接对象的相关功能。阐述了连接时涉及的参数，如objs、axis、join等的含义。展示了如何使用函数沿轴执行级联操作，还提及通过键参数关联DataFrame碎片，以及使用附加连接的快捷方式，给出了相应代码示例及结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Pandas提供了各种工具(功能)，可以轻松地将Series，DataFrame和Panel对象组合在一起。

pd.concat(objs,axis=0,join='outer',join_axes=None,
ignore_index=False)

其中，

objs - 这是Series，DataFrame或Panel对象的序列或映射。
axis - {0，1，...}，默认为0，这是连接的轴。
join - {'inner', 'outer'}，默认inner。如何处理其他轴上的索引。联合的外部和交叉的内部。
ignore_index − 布尔值，默认为False。如果指定为True，则不要使用连接轴上的索引值。结果轴将被标记为：0，...，n-1。
join_axes - 这是Index对象的列表。用于其他(n-1)轴的特定索引，而不是执行内部/外部集逻辑。

连接对象

concat()函数完成了沿轴执行级联操作的所有重要工作。下面代码中，创建不同的对象并进行连接。

import pandas as pd
one = pd.DataFrame({
         'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
         'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5'],
         'Marks_scored':[98,90,87,69,78]},
         index=[1,2,3,4,5])
two = pd.DataFrame({
         'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
         'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5'],
         'Marks_scored':[89,80,79,97,88]},
         index=[1,2,3,4,5])
rs = pd.concat([one,two])
print(rs)

Python执行上面示例代码，得到以下结果 -

   Marks_scored    Name subject_id
1            98    Alex       sub1
2            90     Amy       sub2
3            87   Allen       sub4
4            69   Alice       sub6
5            78  Ayoung       sub5
1            89   Billy       sub2
2            80   Brian       sub4
3            79    Bran       sub3
4            97   Bryce       sub6
5            88   Betty       sub5

假设想把特定的键与每个碎片的DataFrame关联起来。可以通过使用键参数来实现这一点 -

import pandas as pd
one = pd.DataFrame({
         'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
         'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5'],
         'Marks_scored':[98,90,87,69,78]},
         index=[1,2,3,4,5])
two = pd.DataFrame({
         'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
         'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5'],
         'Marks_scored':[89,80,79,97,88]},
         index=[1,2,3,4,5])
rs = pd.concat([one,two],keys=['x','y'])
print(rs)

Python执行上面示例代码，得到以下结果 -

     Marks_scored    Name subject_id
x 1            98    Alex       sub1
  2            90     Amy       sub2
  3            87   Allen       sub4
  4            69   Alice       sub6
  5            78  Ayoung       sub5
y 1            89   Billy       sub2
  2            80   Brian       sub4
  3            79    Bran       sub3
  4            97   Bryce       sub6
  5            88   Betty       sub5

结果的索引是重复的; 每个索引重复。如果想要生成的对象必须遵循自己的索引，请将ignore_index设置为True。参考以下示例代码 -

import pandas as pd
one = pd.DataFrame({
         'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
         'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5'],
         'Marks_scored':[98,90,87,69,78]},
         index=[1,2,3,4,5])
two = pd.DataFrame({
         'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
         'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5'],
         'Marks_scored':[89,80,79,97,88]},
         index=[1,2,3,4,5])
rs = pd.concat([one,two],keys=['x','y'],ignore_index=True)

print(rs)

Python执行上面示例代码，得到以下结果 -

   Marks_scored    Name subject_id
0            98    Alex       sub1
1            90     Amy       sub2
2            87   Allen       sub4
3            69   Alice       sub6
4            78  Ayoung       sub5
5            89   Billy       sub2
6            80   Brian       sub4
7            79    Bran       sub3
8            97   Bryce       sub6
9            88   Betty       sub5

观察，索引完全改变，键也被覆盖。如果需要沿axis=1添加两个对象，则会添加新列。

import pandas as pd
one = pd.DataFrame({
         'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
         'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5'],
         'Marks_scored':[98,90,87,69,78]},
         index=[1,2,3,4,5])
two = pd.DataFrame({
         'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
         'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5'],
         'Marks_scored':[89,80,79,97,88]},
         index=[1,2,3,4,5])
rs = pd.concat([one,two],axis=1)
print(rs)

Python执行上面示例代码，得到以下结果 -

   Marks_scored    Name subject_id  Marks_scored   Name subject_id
1            98    Alex       sub1            89  Billy       sub2
2            90     Amy       sub2            80  Brian       sub4
3            87   Allen       sub4            79   Bran       sub3
4            69   Alice       sub6            97  Bryce       sub6
5            78  Ayoung       sub5            88  Betty       sub5

使用附加连接

连接的一个有用的快捷方式是在Series和DataFrame实例的append方法。这些方法实际上早于concat()方法。它们沿axis=0连接，即索引 -

import pandas as pd
one = pd.DataFrame({
         'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
         'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5'],
         'Marks_scored':[98,90,87,69,78]},
         index=[1,2,3,4,5])
two = pd.DataFrame({
         'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
         'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5'],
         'Marks_scored':[89,80,79,97,88]},
         index=[1,2,3,4,5])
rs = one.append(two)
print(rs)

Python

执行上面示例代码，得到以下结果 -

   Marks_scored    Name subject_id
1            98    Alex       sub1
2            90     Amy       sub2
3            87   Allen       sub4
4            69   Alice       sub6
5            78  Ayoung       sub5
1            89   Billy       sub2
2            80   Brian       sub4
3            79    Bran       sub3
4            97   Bryce       sub6
5            88   Betty       sub5

append()函数也可以带多个对象 -

import pandas as pd

one = pd.DataFrame({
         'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
         'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5'],
         'Marks_scored':[98,90,87,69,78]},
         index=[1,2,3,4,5])

two = pd.DataFrame({
         'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
         'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5'],
         'Marks_scored':[89,80,79,97,88]},
         index=[1,2,3,4,5])
rs = one.append([two,one,two])
print(rs)

Python

执行上面示例代码，得到以下结果 -

   Marks_scored    Name subject_id
1            98    Alex       sub1
2            90     Amy       sub2
3            87   Allen       sub4
4            69   Alice       sub6
5            78  Ayoung       sub5
1            89   Billy       sub2
2            80   Brian       sub4
3            79    Bran       sub3
4            97   Bryce       sub6
5            88   Betty       sub5
1            98    Alex       sub1
2            90     Amy       sub2
3            87   Allen       sub4
4            69   Alice       sub6
5            78  Ayoung       sub5
1            89   Billy       sub2
2            80   Brian       sub4
3            79    Bran       sub3
4            97   Bryce       sub6
5            88   Betty       sub5

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