【Python床头书】python pd.concat函数详解

Python pd.concat函数详解

本文将深入探讨Python中的pd.concat函数，包括其原理、用法、示例（含结果输出）、源码分析和官方链接。

目录

• 原理
• 用法
• 示例（含结果输出）
• 源码分析
• 官方链接

原理

pd.concat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。

主要原理如下：

1. 检查传入的对象是否为DataFrame或Series类型。
2. 根据指定的轴进行连接操作。默认情况下，按行方向进行连接，即沿着索引进行垂直拼接。
3. 执行数据对齐操作，根据列名（在列连接时）或索引（在行连接时）对齐数据。
4. 处理缺失的值，根据指定的方法填充缺失值（如填充NaN或使用特定值）。

用法

pd.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False) 

• objs：要连接的DataFrame或Series对象序列，可以是一个列表或字典。
• axis：连接的轴，默认为0，表示按行连接。
• join：连接方式，默认为’outer’，表示使用并集的方式进行连接。
• ignore_index：是否忽略连接后结果中的索引，默认为False。

示例

以下是使用pd.concat函数的示例代码和结果输出：

import pandas as pd  # 创建第一个DataFrame df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})  # 创建第二个DataFrame df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})  # 使用concat函数进行行连接 df_concat_rows = pd.concat([df1, df2]) print(df_concat_rows) """    A  B 0  1  3 1  2  4 0  5  7 1  6  8 """  # 使用concat函数进行列连接 df_concat_cols = pd.concat([df1, df2], axis=1) print(df_concat_cols) """    A  B  A  B 0  1  3  5  7 1  2  4  6  8 """  # 使用ignore_index参数 df_concat_ignore_index = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True) print(df_concat_ignore_index) """    A  B 0  1  3 1  2  4 2  5  7 3  6  8 """ 

在上述示例中，我们首先创建了两个DataFrame对象df1和df2，它们具有相同的列名。然后，我们使用pd.concat函数对这两个DataFrame对象进行连接。

首先，我们使用默认的行连接方式，将df2追加到df1的末尾，得到了新的DataFrame对象df_concat_rows。输出结果显示了垂直拼接后的DataFrame对象。

然后，我们使用axis=1参数进行列连接，将df1和df2的列进行水平拼接，得到了新的DataFrame对象df_concat_cols。输出结果显示了水平拼接后的DataFrame对象。

最后，我们使用ignore_index=True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df_concat_ignore_index。输出结果显示了忽略索引后的DataFrame对象。

源码分析

# pd.concat源码分析 def concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False):     # ... 省略部分代码 ...     # 执行连接操作     op = _Concatenator(         objs, axis=axis, join=join, keys=keys, levels=levels,         names=names, verify_integrity=verify_integrity,         sort=sort, copy=copy)     return op.get_result() 

在pd.concat的源码中，会调用内部的_Concatenator类来执行连接操作，并返回结果。

官方链接

pandas.concat - 官方文档