pandas的连接函数concat()函数

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参数含义

objs:Series,DataFrame或Panel对象的序列或映射。如果传递了dict,则排序的键将用作键参数,除非它被传递,在这种情况下,将选择值(见下文)。任何无对象将被静默删除,除非它们都是无,在这种情况下将引发一个ValueError。
axis:{0,1,...},默认为0。沿着连接的轴。
join:{'inner','outer'},默认为“outer”。如何处理其他轴上的索引。outer为联合和inner为交集。
ignore_index:boolean,default False。如果为True,请不要使用并置轴上的索引值。结果轴将被标记为0,...,n-1。如果要连接其中并置轴没有有意义的索引信息的对象,这将非常有用。注意,其他轴上的索引值在连接中仍然受到尊重。
join_axes:Index对象列表。用于其他n-1轴的特定索引,而不是执行内部/外部设置逻辑。
keys:序列,默认值无。使用传递的键作为最外层构建层次索引。如果为多索引,应该使用元组。
levels:序列列表,默认值无。用于构建MultiIndex的特定级别(唯一值)。否则,它们将从键推断。
names:list,default无。结果层次索引中的级别的名称。
verify_integrity:boolean,default False。检查新连接的轴是否包含重复项。这相对于实际的数据串联可能是非常昂贵的。
copy:boolean,default True。如果为False,请勿不必要地复制数据。

### 关于Pandas连接函数的使用 #### 使用`merge()`进行数据框合并操作 在处理结构化表格型数据时,`pandas.merge()`提供了强大的功能来执行SQL风格的数据集联合操作。此方法允许基于一个或多个键来进行两个DataFrame对象之间的内联、外联以及左/右联接等不同类型的关联[^2]。 ```python import pandas as pd # 创建示例数据帧 left = pd.DataFrame({ 'key': ['K0', 'K1', 'K2'], 'A': ['A0', 'A1', 'A2'] }) right = pd.DataFrame({ 'key': ['K0', 'K1', 'K3'], 'B': ['B0', 'B1', 'B3'] }) result_inner = pd.merge(left, right, on='key') print(result_inner) result_outer = pd.merge(left, right, how='outer', on='key') print("\n", result_outer) ``` 上述代码展示了如何通过指定公共列名作为参数`on`实现两表间的内部交集(`how='inner'`)与外部并集(`how='outer'`)两种方式的融合。 #### 利用`concat()`沿轴向拼接数据框 除了传统的数据库式的连接之外,有时也需要简单地沿着某个维度堆叠多张表单。这时可以采用`pd.concat()`命令完成这一任务。默认情况下会按照索引标签自动对齐各输入项中的对应位置,并支持水平方向(axis=1)和垂直方向(axis=0)上的扩展[^4]。 ```python df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2']}) df2 = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2'], 'D': ['D0', 'D1', 'D2']}) horizontal_concat = pd.concat([df1, df2], axis=1) vertical_concat = pd.concat([df1, df2]) print("Horizontal Concat:\n", horizontal_concat) print("\nVertical Concat:\n", vertical_concat) ``` 这段脚本说明了当axis设置为1时表示横向排列子组件;而axis等于0则意味着纵向叠加它们。 #### 官方API文档链接 对于更详细的语法介绍和技术细节,请参阅官方提供的[pandas API Reference][^5]。
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