Pandas学习笔记六——合并数据集：Concat操作

盐味橙汁

于 2018-08-13 23:58:48 发布

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分类专栏： python 学习笔记文章标签： python pandas

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在复杂数据源的合并中，Pandas的Concat操作可能会遇到索引重复和合并后出现NaN的问题。解决索引重复可通过设置`ignore_index=True`或使用`keys`创建多级索引。对于合并后的NaN，可以调整`join`参数（如`join='inner'`）或使用`join_axes`指定列名。

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合并数据集：Concat操作

#为了方便后面的演示，这里定义一个能够快速创建DataFrame的函数
import numpy as np
import pandas as pd

def make_df(cols, index):
    """一个简单的DataFrame"""
    data = {c:[str(c)+str(i) for i in index] for c in cols}
    return pd.DataFrame(data, index)

#通过pd.concat对Series实现合并
ser1 = pd.Series([

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