pd.concat() 实现数据拼接

最新推荐文章于 2024-11-08 13:31:45 发布

北木.

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分类专栏： NLP Python编程基础文章标签： python pandas pd.concat

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43283397/article/details/104279928

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源于： 执行类代码 – ExcelExtractionClass.py – 函数contact_excel

pandas.concat(  objs, 
                axis=0, 
                join='outer', 
                join_axes=None, 
                ignore_index=False, 
                keys

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【Pandas总结】第七节 Pandas 合并数据集_pd.concat()

weixin_47139649的博客

09-17

7725

concat 函数在通常情况下都只用于上下堆叠合并，所以其实我们只要知道上下堆叠合并，这一种使用方法就完全OK啦~ 以上为个人理解，如有错误，还请不吝赐教，多多指导~~

python之Pandas合并数据终极指南：pd.concat参数详解

最新发布

xiaoyu070321的博客

05-14

847

本文详细介绍了Pandas库中pd.concat函数的使用方法及其核心参数。通过表格和代码示例，展示了axis参数控制合并方向（行/列）、join参数控制索引对齐方式（内连接/外连接）、keys参数创建分层索引以及ignore_index参数重置索引的功能。文章还通过具体示例演示了纵向堆叠和横向合并的效果，并对比了不同连接方式的结果。此外，提供了综合应用场景，如创建面板数据和合并后清洗数据，并给出了性能优化建议。最后，通过对比pd.concat、pd.merge和df.join的特性，帮助读者更好地选择适合

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pd.concat()

L573459885的博客

04-27

4205

pd.concat(objs, axis=0, join=‘outer’, join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, copy=True) objs 需要连接的对象，eg [df1, df2] axis axis = 0, 表示在水平方向(row)进...

【Pandas】一文向您详细介绍 pd.concat()

创作高质量博文，分享知识，共同进步！

05-24

3150

🚀 深度解析Pandas神器`pd.concat()`！🌟 从基础到进阶，一文带您领略数据合并的魅力！💼 掌握`pd.concat()`，让数据合并变得轻而易举！🔧 实战案例教您合并时间序列数据，轻松处理大数据集！📈 与`merge()`、`join()`对比，选择最合适的合并方式！🔍 性能优化、注意事项一网打尽，让您事半功倍！💡 读完这篇博客，您将掌握`pd.concat()`的精髓，数据合并从此不再难！#Pandas #数据合并 #pd.concat()

pd.concat

happy_wealthy的博客

09-10

1534

参数 pd.concat(objs, axis=0, join=‘outer’, join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, copy=True) objs 需要连接的对象eg [df1, df2] axis axis = 0, 表示在水平方向(row)进行连接 axis = 1, 表示在垂直方向(column)进行连接 join outer 表示index全部

pd.concat 横向按索引拼接

ustbbsy的博客

12-11

4879

纵向拼接 ignore_index只对纵向拼接有用，忽略索引，重置横向拼接横向拼接默认按索引拼接，如果这是简单横向拼接，合并前需要重置索引。

python concat_python数据拼接: pd.concat

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1.concatconcat函数是在pandas底下的方法，可以将数据根据不同的轴作简单的融合pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False)join：连接的方式 in...

pd.concat() Pandas 数据的拼接

JACK_YOUNG007的博客

10-18

998

pd.concat() python API 官方参考链接参考链接一参考链接二 pandas.concat( objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index...

关于Pandas数据连接pd.concat的实现介绍

hdxx2022的博客

08-23

915

Pandas数据可以实现纵向和横向连接，将数据连接后会形成一个新对象(Series或DataFrame)连接是最常用的多个数据合并操作pd.concat()是专门用于数据连接合并的函数，它可以沿着行或列进行操作，同时可以指定非合并轴的合并方式(如合集、交集等)pd.concat()会返回一个合并后的DataFrame123。

【Python床头书】python pd.concat函数详解

wang2leee的博客

09-11

8894

函数是pandas库中用于连接多个DataFrame或Series对象的强大函数。它可以在水平方向（列连接）或垂直方向（行连接）上连接数据，并提供了各种参数来控制连接方式和结果。参数，忽略连接后结果中的索引，重新生成连续的整数索引，得到了新的DataFrame对象。输出结果显示了垂直拼接后的DataFrame对象。输出结果显示了水平拼接后的DataFrame对象。输出结果显示了忽略索引后的DataFrame对象。的列进行水平拼接，得到了新的DataFrame对象。的末尾，得到了新的DataFrame对象。

Python 玩转数据 15 - Pandas 数据处理拼接 pd.concat() axis join ignore_index verify_integrity

wumingxiaoyao的博客

12-31

5718

本文主要介绍 Pandas 数据拼接 pd.concat() **内容提要：** 数据拼接 pd.concat()举例 axis = 0 axis = 1 处理重复索引 ignore_index, verify_integrity 拼接 DataFrames 不同的列 join

详解pandas数据合并与重塑（pd.concat篇）

09-19

主要介绍了详解pandas数据合并与重塑（pd.concat篇），文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

【pandas数据合并一】：pd.concat()用法

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xue_11的博客

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一、简介 pd.concat()函数可以沿着指定的轴将多个dataframe或者series拼接到一起。基本语法： pd.concat( objs, axis=0, join=‘outer’, join_axes=None,ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, sort=None, copy=True,) objs 表示需要连接的对象，比如：[df1, df2]，需要将合并的数据

pd.concat知识

m0_52951519的博客

11-08

1012

列有重复，因为是按交集的方式拼接，只保留了两个 DataFrame 中。，所以索引是保留原来的。如果希望重新生成索引，可以设置。

pandas中pd.concat(data, axis=1)数据合并与pd.merge(left, right, how=,on=)的内连接、左连接、右连接和外连接代码演示

我的个人博客

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7923

pandas中pd.concat([data1, data2], axis=1)实现数据合并，pd.merge(left, right, how='inner', on=None)：可以指定按照两组数据的共同键值对合并或者左右各自合并，inner内连接，left左连接，right右连接，outer外连接，什么是内连接、左连接、右连接、外连接，如何合并两组数据

python pd 列拼接

weixin_40958622的博客

07-21

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05-02

800

import pandas as pd import os import openpyxl path = './2006城市年鉴.xlsx' excel = openpyxl.load_workbook(path) length = len(excel.sheetnames) book_1 = pd.read_excel(path,sheet_name=0) print(book_1) for i in range(length): book = pd.read_excel(path,sheet_n

python之concat（自用）

S23_123SSS的博客

01-11

1423

pd.concat()的详细解释

python pandas dataframe 合并_pandas dataframe的合并（append, merge, concat）

weixin_39616547的博客

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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.DataFra...

pd.concat 横向拼接

08-01

`pd.concat()` 是pandas库中的一个功能，用于沿着指定轴（通常是行或列，即axis=0或1）将两个或更多的DataFrame对象连接起来。当你想要横向（column-wise 或者说水平方向）拼接DataFrame时，你应该使用 `axis=1` 参数。例如，如果你有两个DataFrame `df1` 和 `df2`，它们拥有相同的列名，你可以这样做： ```python df_result = pd.concat([df1, df2], axis=1) ``` 这将会创建一个新的DataFrame，其中包含来自 `df1` 的所有行以及来自 `df2` 的所有列。原始的列顺序不会改变，因为它们是在同一个维度上添加的。如果你希望复制某列，则可以在传入的列表中多次列出该列名。如果你的DataFrame列名不一致，`pd.concat` 默认会尝试进行配对合并，可能会导致错误。在这种情况下，你可以通过`keys`参数指明对应键来指定合并规则。