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超詳細教程 | pandas合并之a(chǎn)ppend和concat

2020-05-27

本篇文章主要介紹了pandas中對series和dataframe對象進行連接的方法：pd.append()和pd.concat()，文中通過示例代碼對這兩種方法進行了詳細的介紹，希望能對各位python小白的學習有所幫助。

一、df.append(df)

描述：append方法用以在表尾中添加新的行，并返回追加后的數(shù)據(jù)對象，若追加的行中存在原數(shù)據(jù)沒有的列，會新增一列，并用nan填充；若追加的行數(shù)據(jù)中缺少原數(shù)據(jù)某列，同樣以nan填充

語法：df.append(other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=None)

參數(shù)說明：

other:要追加的數(shù)據(jù),可以是dataframe,series,字典，列表
ignore_index:兩個表的index是否有實際含義，默認為False，若ignore_index=True，表根據(jù)列名對齊合并，生成新的index
verify_integrity:默認為False,若為True,創(chuàng)建具有重復項的索引時引發(fā)ValueError
sort：默認為False，若為True如果’ self ‘和’ other '的列沒有對齊，則對列進行排序。

下面對append方法的每個參數(shù)進行詳細介紹：

第一個參數(shù)為other：要追加的數(shù)據(jù),可以是dataframe,series,字典，列表甚至是元素；但前后類型要一致。

將數(shù)據(jù)追加到series

# 將數(shù)據(jù)追加到series
<<< a=df.iloc[0,:]
<<< b=df.iloc[6,:]
<<< a.append(b)      #需賦給新值，不改變原數(shù)組
A     0
B     1
C     2
D     3
E     4
F     5
A    36
B    37
C    38
D    39
E    40
F    41
dtype: int32
<<< a
A    0
B    1
C    2
D    3
E    4
F    5
Name: S1, dtype: int32

<<< c=a.append(b)    # 保存為c
<<< c
A     0
B     1
C     2
D     3
E     4
F     5
A    36
B    37
C    38
D    39
E    40
F    41
dtype: int32

將數(shù)據(jù)追加到dataframe

# 將數(shù)據(jù)追加到dataframe
<<< a=df.iloc[0:2,:]
<<< b=df.iloc[4:6,:] 
<<< c=a.append(b)           # 注意是縱向追加，不支持橫向追加
<<< c
    A	B	C	D	E   F
S1	0	1	2	3	4	5
S2	6	7	8	9	10	11
S5	24	25	26	27	28	29
S6	30	31	32	33	34	35

注意：獲取單行得到的結果是一維數(shù)組，當一維數(shù)組[6,:]和二維數(shù)組[2,6]追加時，會得到8*7的數(shù)組，匹配不上的地方用NA填充。

# 將二維數(shù)組追加到一維數(shù)組
<<< a=df.iloc[0,:]
<<< b=df.iloc[4:6,:] 
<<< c=a.append(b)          
<<< c
      0	  A	  B	  C	  D	  E	  F
A	0.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
B	1.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
C	2.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
D	3.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
E	4.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
F	5.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
S5	NaN	24.0	25.0	26.0	27.0	28.0	29.0
S6	NaN	30.0	31.0	32.0	33.0	34.0	35.0

將數(shù)據(jù)追加到list

list是一維：以列的形式來進行追加操作
list是二維：以行的形式來進行追加操作
list是三維：只添加一個值注意：追加到列表時，是在原數(shù)組改動，是在原數(shù)組改動，是在原數(shù)組改動

# 列表追加到列表
<<< a=[]
<<< b=df.iloc[6,:].tolist()
<<< a.append(b)
<<< a
[[36, 37, 38, 39, 40, 41]]

# 序列追加到列表
<<< a=[1,2,3,4,5,6,7]
<<< b=df.iloc[6,:]
<<< a.append(b)
<<< a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, A    36
 B    37
 C    38
 D    39
 E    40
 F    41
 Name: S7, dtype: int32]

追加字典TypeError: Can only append a Series if ignore_index=True or if the Series has a name

<<< df1=pd.DataFrame()
<<< a={'A':1,'B':2}
<<< df1=df1.append(a,ignore_index=True)
<<< df1
    A	B
0	1	2

將單個元素追加到列表

append方法也可以將單個元素追加到列表（其他對象不行），會自動將單個元素轉為列表對象，再進行追加操作

# 單個元素進行追加
<<< a=[1,2,3,4,5,6,7,8]
<<< a.append(9)
<<< a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

將其他類型對象追加到dataframe當dataframe使用append方法添加series或字典的時候，必須要設置name，設置name名稱將會作為index的name，否則會報錯提示：TypeError: Can only append a Series if ignore_index=True or if the Series has a name

<<< df1=pd.DataFrame()
<<< ser=pd.Series({"x":1,"y":2},name="a")
<<< df1=df1.append(ser)
<<< df1
    x   y
a	1	2

如果不添加name，也可以添加參數(shù)ignore_index：

<<< df1=pd.DataFrame()
<<< ser=pd.Series({"x":1,"y":2})
<<< df1=df1.append(ser,ignore_index=True)
<<< df1
    x   y
a	1	2

第二個參數(shù)：兩個表的index是否有實際含義，默認ignore_index=False，若為True，表根據(jù)列名對齊合并，生成新的index。

<<< a=df.iloc[0:2,:]
<<< b=df.iloc[4:6,:]
<<< a.append(b,ignore_index=True)  
    A   B	C   D   E   F
0	0	1	2	3	4	5
1	6	7	8	9	10	11
2	24	25	26	27	28	29
3	30	31	32	33	34	35

<<< a=df.iloc[0:2,:]
<<< b=df.iloc[4:6,:]
<<< a.append(b)
    A	B	C	D	E   F
S1	0	1	2	3	4	5
S2	6	7	8	9	10	11
S5	24	25	26	27	28	29
S6	30	31	32	33	34	35

在dataframe中，使用append方法進行表合并時，二者匹配不上的地方用NAN填充。

<<< df1=df.copy()
<<< df2=pd.DataFrame(np.arange(8).reshape(2,4),columns=<<<['s1','s2','s3','s4'])
<<< df_new=df1.append(df2,ignore_index=True)
<<< df_new
    A	B	C	D	E	F	S1	S2	s3	s4
0	0	1	2	3	4	5	NaN	NaN	NaN	NaN
1	6	7	8	9	10	11	NaN	NaN	NaN	NaN
2	12	13	14	15	16	17	NaN	NaN	NaN	NaN
3	18	19	20	21	22	23	NaN	NaN	NaN	NaN
4	24	25	26	27	28	29	NaN	NaN	NaN	NaN
5	30	31	32	33	34	35	NaN	NaN	NaN	NaN
6	36	37	38	39	40	41	NaN	NaN	NaN	NaN
7	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	0	1	2	3
8	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	4	5	6	7

第三個參數(shù)為verify_integrity：默認為False 參數(shù)用于檢查結果對象新連接軸上的索引是否有重復項，有的話引發(fā) ValueError，可以看到這個參數(shù)的作用與ignore_index 是互斥的。 (如果 ignore_index = True ,則意味著index不能是重復的，而ignore_index = False ，則意味著index可以是重復的)

<<< df1=df.copy()
<<< df2=pd.DataFrame(np.arange(8).reshape(2,4),columns=   <<< ['G','H','I','J'],index=['S1','S8'],dtype=int)
<<< pd.set_option('precision',0)
<<< df_new=df1.append(df2,verify_integrity=False)
<<< df_new
    A	B	C	D	E	F	G	H	I	J
S1	0	1	2	3	4	5	NaN	NaN	NaN	NaN
S2	6	7	8	9	10	11	NaN	NaN	NaN	NaN
S3	12	13	14	15	16	17	NaN	NaN	NaN	NaN
S4	18	19	20	21	22	23	NaN	NaN	NaN	NaN
S5	24	25	26	27	28	29	NaN	NaN	NaN	NaN
S6	30	31	32	33	34	35	NaN	NaN	NaN	NaN
S7	36	37	38	39	40	41	NaN	NaN	NaN	NaN
S1	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	0	1	2	3
S8	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	4	5	6	7

注意：當需要連接的兩個表的index有重復值時，設置ignore_index = True則會報錯。

第四個參數(shù)為sort：默認是False，該屬性在pandas的0.23.0版本才有,若為True，則對兩個表沒匹配上的列名，進行排序，若為False，不排序。

<<< df1=pd.DataFrame(np.arange(8).reshape(2,4),columns=   <<< ['A1','B1','C1','D1'],index=['S1','S2'])
<<< df2=pd.DataFrame(np.arange(8).reshape(2,4),columns=   <<< ['A2','B2','C2','D2'],index=['S1','S3'])
<<< pd.set_option('precision',0)
<<< df_new=df1.append(df2,sort=True)
<<< df_new
    A1	A2	B1	B2	C1	C2	D1	D2
S1	0	NaN	1	NaN	2	NaN	3	NaN
S2	4	NaN	5	NaN	6	NaN	7	NaN
S1	NaN	0	NaN	1	NaN	2	NaN	3
S3	NaN	4	NaN	5	NaN	6	NaN	7

二、pd.concat([df_01,df_02])

描述：concat方法用以將兩個或多個pandas對象根據(jù)軸（橫向/縱向）進行拼接，concat函數(shù)是在pandas命名空間下的方法，因此需要通過pd.concat()的方式來引用。

語法：pd.concat(‘objs’, ‘a(chǎn)xis=0’, “join=‘outer’”, ‘join_axes=None’, ‘ignore_index=False’, ‘keys=None’, ‘levels=None’, ‘names=None’, ‘verify_integrity=False’, ‘sort=None’, ‘copy=True’)

常用參數(shù)：

objs：要進行拼接的pandas對象，可用中括號[]將兩個或多個對象括起來
axis：指定對象按照那個軸進行拼接，默認為0（縱向拼接），1為橫向橫向拼接
join：拼接的方式，inner為交集，outer為并集
join_axes：index的列表，僅在橫向合并時使用，指明要將數(shù)據(jù)合并入哪個原表的index。
ignore_index：默認為False，如果設置為true，則無視表原來的軸標簽，直接合并，合并后生成新的軸標簽。
keys：表標識的列表，用來區(qū)分合并的表來自哪里。

下面，將對concat方法以上各個參數(shù)進行詳細說明：

第一個要學習的參數(shù)為objs：要進行拼接的pandas對象，可用中括號[]將兩個或多個對象括起來。

1）對series進行拼接

<<< ser1=pd.Series(np.arange(9))
<<< ser2=pd.Series(np.arange(9))
# 對兩個series對象進行拼接
<<< pd.concat([ser1,ser2])
0    0
1    1
2    2
3    3
4    4
5    5
6    6
7    7
8    8
0    0
1    1
2    2
3    3
4    4
5    5
6    6
7    7
8    8
dtype: int32

對DataFrame進行拼接

<<< df1=pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),columns=   <<< ['A','B','C'],index=['a','b','c'])
<<< df2=pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),columns=   <<< ['D','E','F'],index=['e','f','g'])
# 對兩個DataFrame對象進行拼接
<<< pd.concat([df1,df2])
    A   B	C	D	E   F
a	0	1	2	NaN	NaN	NaN
b	3	4	5	NaN	NaN	NaN
c	6	7	8	NaN	NaN	NaN
e	NaN	NaN	NaN	0	1	2
f	NaN	NaN	NaN	3	4	5
g	NaN	NaN	NaN	6	7	8

第二個要學習的參數(shù)為axis：指定對象按照那個軸進行拼接，默認為0（縱向拼接），1為橫向橫向拼接。

<<< df1=pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),columns=   <<< ['A','B','C'],index=['a','b','c'])
<<< df2=pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),columns=   <<< ['D','E','F'],index=['a','b','d'])
# 將數(shù)據(jù)對象df1和df2沿1軸進行拼接，即進行橫向拼接
<<< pd.concat([df1,df2],axis=1)
    A	B	C	D	E	F
a	0	1	2	0	1	2
b	3	4	5	3	4	5
c	6	7	8	NaN	NaN	NaN
d	NaN	NaN	NaN	6	7	8

注意：當對Series進行拼接時，設置axis=0進行縱向拼接的結果對象為Series，設置axis=1進行橫向拼接的結果對象為DataFrame。

<<< ser1=pd.Series(np.arange(9))
<<< ser2=pd.Series(np.arange(9))
# 對Series進行拼接縱向拼接，結果認為Series對象
<<< a=pd.concat([ser1,ser2],axis=0)
<<< type(a)
pandas.core.series.Series
# 對Series進行拼接橫向拼接，結果轉換為DataFrame對象
<<< b=pd.concat([ser1,ser2],axis=1)
<<< type(b)
pandas.core.frame.DataFrame

第三個要學習的參數(shù)為join：拼接的方式，inner為交集，outer為并集,橫向拼接時由index的交/并集決定，縱向拼接時由columns的交/并集決定，同時，如果join=outer，匹配不上的地方以nan填充。

<<< df1=pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),columns=   <<< ['A','B','C'],index=['a','b','c'])
<<< df2=pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),columns=   <<< ['D','E','F'],index=['a','b','d'])
# 將df1和df2進行橫向合并，取二者的并集
<<< pd.concat([df1,df2],axis=1)
    A	B	C	D	E	F
a	0	1	2	0	1	2
b	3	4	5	3	4	5
c	6	7	8	NaN	NaN	NaN
d	NaN	NaN	NaN	6	7	8
# 將df1和df2進行橫向合并，只取二者的交集
<<< pd.concat([df1,df2],axis=1,join='inner')
    A	B	C	D	E	F
a	0	1	2	0	1	2
b	3	4	5	3	4	5

第四個要學習的參數(shù)為join_axes：以哪個數(shù)據(jù)對象的index/columns作為軸進行拼接，當進行橫向拼接時，join_axes為index的列表，如需根據(jù)df1對齊數(shù)據(jù)，則會保留df1的index，再將df2的數(shù)據(jù)進行拼接；同理，縱向拼接時為columns的列表。

<<< df1=pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),columns=   <<< ['A','B','C'],index=['a','b','c'])
<<< df2=pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),columns=   <<< ['D','E','F'],index=['a','b','d'])
# 根據(jù)df1的index對齊數(shù)據(jù)
<<< pd.concat([df1,df2],axis=1,join_axes=[df1.index])
    A	B	C	D	E	F
a	0	1	2	0	1	2
b	3	4	5	3	4	5
c	6	7	8	NaN	NaN	NaN
# 根據(jù)df2的index對齊數(shù)據(jù)
<<< pd.concat([df1,df2],axis=1,join_axes=[df2.index])
    A	B	C	D	E	F
a	0	1	2	0	1	2
b	3	4	5	3	4	5
d	NaN	NaN	NaN	6	7	8

第五個要學習的參數(shù)為ignore_index：默認為False，如果設置為true，則無視表原來的軸標簽，直接合并，合并后生成新的軸標簽。

這里需要注意的是，與append方法只能進行縱向拼接不同，concat方法既可以進行橫向拼接，也可以進行縱向拼接，若設置ignore_index=True，當進行橫向拼接時，則無視原表的columns，直接合并，合并后生成默認的columns；同理，當進行縱向拼接時，則是忽略原表的index，生成新的index。

<<< df1=pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),columns=   <<< ['A','B','C'],index=['a','b','c'])
<<< df2=pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),columns=   <<< ['D','E','F'],index=['a','b','d'])
# 橫向拼接時，忽略的是columns，index仍起作用
<<< pd.concat([df1,df2],axis=1,ignore_index=True)
    0	1	2	3	4	5
a	0	1	2	0	1	2
b	3	4	5	3	4	5
c	6	7	8	NaN	NaN	NaN
d	NaN	NaN	NaN	6	7	8
# 縱向拼接時，忽略的是index，columns仍起作用
pd.concat([df1,df2],axis=0,ignore_index=True)
    0	1	2	3	4	5
a	0	1	2	0	1	2
b	3	4	5	3	4	5
c	6	7	8	NaN	NaN	NaN
d	NaN	NaN	NaN	6	7	8

第六個要學習的參數(shù)為keys：表標識的列表，用來區(qū)分合并后的數(shù)據(jù)來源于哪個表,當ignore_index=True時，此參數(shù)的作用失效。

<<< df1=pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),columns=   <<< ['A','B','C'],index=['a','b','c'])
<<< df2=pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),columns=   <<< ['D','E','F'],index=['a','b','d'])
# 設置ignore_index=True時，參數(shù)keys不起作用
<<< pd.concat([df1,df2],axis=1,ignore_index=True,keys=    <<< ['df1','df2'])
    0	1	2	3	4	5
a	0	1	2	0	1	2
b	3	4	5	3	4	5
c	6	7	8	NaN	NaN	NaN
d	NaN	NaN	NaN	6	7	8
# 設置ignore_index=False，會根據(jù)keys的列表標識結果中的數(shù)據(jù)來源
<<< pd.concat([df1,df2],axis=1,ignore_index=False,keys=   <<< ['df1','df2'])
    df1	        df2
    A	B	C	D	E	F
a	0	1	2	0	1	2
b	3	4	5	3	4	5
c	6	7	8	NaN	NaN	NaN
d	NaN	NaN	NaN	6	7	8

總結：

append方法只能進行橫向拼接，且只支持對兩個對象進行拼接操作，但append支持單個對象的連接，此方法常用于循環(huán)中；
concat方法可用于橫向或縱向的拼接，同時可以設置以并集或交集的方式拼接

如對append和concat方法還感興趣，建議可前往查看官方文檔：

1）https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.append.html?highlight=append#pandas.DataFrame.append

2）pandas.concat - pandas 0.21.0 documentation

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') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調(diào)，回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象，之后可以使用它調(diào)用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須，不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產(chǎn)品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }

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超詳細教程 | pandas合并之a(chǎn)ppend和concat

一、df.append(df)

二、pd.concat([df_01,df_02])

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一、df.append(df)

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