Как соединить два датафрейма pandas concat: подробное руководство

Как объединить два датафрейма в Pandas с помощью функции concat?

В Pandas, функция concat используется для объединения двух или более датафреймов по вертикали или горизонтали.

Вот простой пример:

import pandas as pd

# Создаем первый датафрейм
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'B': ['a', 'b', 'c']})

# Создаем второй датафрейм
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6],
                    'B': ['d', 'e', 'f']})

# Объединяем датафреймы по вертикали
result = pd.concat([df1, df2])

print(result)

Вывод будет следующим:

   A  B
0  1  a
1  2  b
2  3  c
0  4  d
1  5  e
2  6  f

Если вы хотите объединить датафреймы по горизонтали, вы можете использовать параметр axis:

# Объединяем датафреймы по горизонтали
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)

print(result)

Вывод будет следующим:

   A  B  A  B
0  1  a  4  d
1  2  b  5  e
2  3  c  6  f

Надеюсь, это помогло! Если у вас возникнут еще вопросы, не стесняйтесь задавать.

Соединение двух датафреймов в Pandas с помощью функции concat()

Добро пожаловать на наш веб-сайт, где мы будем разбирать, как соединить два датафрейма в библиотеке Pandas с помощью функции concat(). Итак, давайте начнем!

Когда мы говорим о соединении двух датафреймов, мы обычно имеем в виду объединение их строк или столбцов. В основном, сценарии, когда нам нужно объединить датафреймы, возникают, когда мы хотим добавить данные из одного датафрейма в другой или соединить два датафрейма по общим столбцам или индексам.

Для выполнения таких операций у нас есть функция concat() в библиотеке Pandas. Функция concat() склеивает датафреймы вдоль заданной оси (т.е. строки или столбцы).

Синтаксис функции concat()

Ниже приведен синтаксис функции concat():

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

Важно знать значения аргументов функции concat(). Давайте их рассмотрим:

• objs: Это список или словарь с объектами, которые требуется склеить.
• axis: Устанавливает ось, вдоль которой будет осуществляться склеивание. По умолчанию это 0, что соединяет датафреймы вдоль строк. Если вы хотите склеить датафреймы вдоль столбцов, установите axis=1.
• join: Устанавливает тип объединения. По умолчанию используется 'outer', что соединяет датафреймы по объединению индексов. Вы также можете использовать 'inner', чтобы объединить датафреймы только по пересечению индексов.
• ignore_index: Устанавливает, должны ли индексы нового объединенного датафрейма быть проиндексированы заново. По умолчанию это False, что сохраняет оригинальные индексы.

Примеры использования функции concat()

Теперь, когда мы знаем синтаксис функции concat(), давайте рассмотрим некоторые примеры использования.

Пример 1: Склеивание датафреймов вдоль строк

Допустим, у нас есть два датафрейма, df1 и df2, и мы хотим склеить их вдоль строк. Вот как это можно сделать:

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

result = pd.concat([df1, df2])

В этом примере мы импортировали библиотеку Pandas и создали два датафрейма, df1 и df2, с двумя столбцами: 'A' и 'B'. Затем мы использовали функцию concat() для соединения этих двух датафреймов вдоль строк и сохранения результата в переменную result.

Пример 2: Склеивание датафреймов вдоль столбцов

Теперь представим, что у нас есть два датафрейма, df1 и df2, и мы хотим склеить их вдоль столбцов. Вот как это можно сделать:

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

result = pd.concat([df1, df2], axis=1)

В этом примере мы создали два датафрейма, df1 и df2, с разными столбцами. Затем мы использовали функцию concat() с аргументом axis=1 для склеивания датафреймов вдоль столбцов и сохранения результата в переменную result.

Пример 3: Соединение датафреймов с разными индексами

Иногда у нас могут быть датафреймы с разными индексами, и мы хотим соединить их только по общим индексам. Давайте посмотрим на пример:

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}, index=['a', 'b'])
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]}, index=['b', 'c'])

result = pd.concat([df1, df2], join='inner')

В этом примере мы создали два датафрейма, df1 и df2, с разными индексами. Затем мы использовали функцию concat() с аргументом join='inner' для соединения датафреймов только по общим индексам и сохранения результата в переменную result.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели, как соединить два датафрейма в библиотеке Pandas с помощью функции concat(). Мы изучили синтаксис функции concat() и рассмотрели примеры ее использования для склеивания датафреймов вдоль строк и столбцов, а также для соединения по общим индексам. Теперь вы можете использовать эту функцию для эффективного объединения данных в Pandas.