Автор оригинала: Python Examples.
CONCATENATE DATAFRAMES – PANDAS.CONCAT ()
Вы можете объединить два или более данных Pandas DataFrames с похожими колоннами. Для объединения Pandas Dataframes, обычно с похожими колоннами, используйте Pandas.concat () функция.
В этом руководстве мы узнаем, как объединить данные подобные изображения с аналогичными и разными столбцами.
Синтаксис метода Pandas.concat ()
Синтаксис Pandas.concat ():
pandas.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)
Пример 1: ConcateNate DataFrames с похожими столбцами
В этом примере мы берем два данных данных с такими же именами столбцами и объединяем их, используя функцию Concat ().
Python Program
import pandas as pd
df_1 = pd.DataFrame(
[['Somu', 68, 84, 78, 96],
['Kiku', 74, 56, 88, 85],
['Ajit', 77, 73, 82, 87]],
columns=['name', 'physics', 'chemistry','algebra','calculus'])
df_2 = pd.DataFrame(
[['Amol', 72, 67, 91, 83],
['Lini', 78, 69, 87, 92]],
columns=['name', 'physics', 'chemistry','algebra','calculus'])
frames = [df_1, df_2]
#concatenate dataframes
df = pd.concat(frames, sort=False)
#print dataframe
print("df_1\n------\n",df_1)
print("\ndf_2\n------\n",df_2)
print("\ndf\n--------\n",df)Выход
Два данных DataFrames составляются. Но индекс не в порядке. Вы можете сбросить индекс, используя RESET_INDEX () функция.
Python Program
import pandas as pd df_1 = pd.DataFrame( [['Somu', 68, 84, 78, 96], ['Kiku', 74, 56, 88, 85], ['Ajit', 77, 73, 82, 87]], columns=['name', 'physics', 'chemistry','algebra','calculus']) df_2 = pd.DataFrame( [['Amol', 72, 67, 91, 83], ['Lini', 78, 69, 87, 92]], columns=['name', 'physics', 'chemistry','algebra','calculus']) frames = [df_1, df_2] #concatenate dataframes df = pd.concat(frames) # reset index df.reset_index(drop=True, inplace=True) #print dataframe print(df)
Выход
name physics chemistry algebra calculus 0 Somu 68 84 78 96 1 Kiku 74 56 88 85 2 Ajit 77 73 82 87 3 Amol 72 67 91 83 4 Lini 78 69 87 92
Пример 2: объединение двух данных данных с разными столбцами
В этом следующем примере мы берем два данных данных. Второе dataframe имеет новый столбец и не содержит одного из столбцов, который имеет первый DataFrame.
Функция Pandas.concat () объединяет два данных данных и возвращает новое значение DataFrame с новыми столбцами. Строка DataFrame, которая не имеет значения для столбца, будет заполнена Нан коротко для не числа.
Python Program
import pandas as pd
df_1 = pd.DataFrame(
[['Somu', 68, 84, 78, 96],
['Kiku', 74, 56, 88, 85],
['Ajit', 77, 73, 82, 87]],
columns=['name', 'physics', 'chemistry','algebra','calculus'])
df_2 = pd.DataFrame(
[['Amol', 72, 67, 91, 83],
['Lini', 78, 69, 87, 92]],
columns=['name', 'physics', 'chemistry','geometry','calculus'])
frames = [df_1, df_2]
#concatenate dataframes
df = pd.concat(frames, sort=False)
#print dataframe
print("df_1\n------\n",df_1)
print("\ndf_2\n------\n",df_2)
print("\ndf\n--------\n",df)Выход
Резюме
В этом руководстве примеров Python мы узнали, как объединить один или несколько данных данных в одном DataFrame с помощью хорошо подробных примеров.