前言
在pandas模块中，通常我们都需要对类型为DataFrame的数据进行操作，其中最为常见的操作便是拼接了。比如我们将两个Excel表格中的数据读入，随后拼接完成后保存进一个新的Excel表格文件中。之前查找了相关的博客， 发现网络上鱼龙混杂。有些代码完全无法执行，为了提高效率，这里做一个详细地记录。
DataFrame数据拼接方法一：使用.append()方法。
# -*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]])
df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]])
df = df1.append(df2)
print("df1的值为:")
print(df1)
print("df2的值为:")
print(df2)
print("df的值为:")
print(df)
"""
运行结果：
df1的值为:
0 1
0 1 2
1 3 4
df2的值为:
0 1
0 5 6
1 7 8
df的值为:
0 1
0 1 2
1 3 4
0 5 6
1 7 8
"""
我们可以看到，首先我们使用了类似于list列表的操作方式，使用.append()方法对df1与df2数据进行了操作，但是需要注意的是，不同于对列表对象的操作，这里的df1仍旧为原来的df1所拥有的内容，而我们赋值的对象df才是保存了二者拼接以后的结果。 所以记得一定要单独执行赋值才可以得到正确的结果！！！其次我们看到结果其实是有些问题的，df结果中的纵向索引值为0，1，0，1，仍旧保留了我们拼接前各自的索引值，这是不被我们需要的，因此我们需要设置 ignore_index=True来对索引值进行重新排列。代码如下：
# -*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]])
df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]])
df = df1.append(df2, ignore_index=True)
print("df1的值为:")
print(df1)
print("df2的值为:")
print(df2)
print("df的值为:")
print(df)
"""
运行结果：
df1的值为:
0 1
0 1 2
1 3 4
df2的值为:
0 1
0 5 6
1 7 8
df的值为:
0 1
0 1 2
1 3 4
2 5 6
3 7 8
"""
我们可以看到，此时的纵向索引值变正常了。
注意: df1 = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]])创建DataFrame类型的数据时要使用双层中括号，单层中括号会导致数据纵向排列。
DataFrame数据拼接方法二：使用.concat()方法。
# -*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]])
df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]])
df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
print("df1的值为:")
print(df1)
print("df2的值为:")
print(df2)
print("df的值为:")
print(df)
"""
运行结果：
df1的值为:
0 1
0 1 2
1 3 4
df2的值为:
0 1
0 5 6
1 7 8
df的值为:
0 1
0 1 2
1 3 4
2 5 6
3 7 8
"""
我们可以看到成功实现了拼接。
但是这样并不美观，我们发现，我们的纵向index还是用0，1在表示，那么我们可不可以自定义纵向index呢？答案是可以的，请看如下代码：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=["column1", "column2"])
df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]], columns=["column1", "column2"])
df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
print("df1的值为:")
print(df1)
print("df2的值为:")
print(df2)
print("df的值为:")
print(df)
"""
运行结果：
df1的值为:
column1 column2
0 1 2
1 3 4
df2的值为:
column1 column2
0 5 6
1 7 8
df的值为:
column1 column2
0 1 2
1 3 4
2 5 6
3 7 8
"""
至此，DataFrame的拼接问题暂时告一段落，当然还存在其他方法，以后有机会了再补充，这两种方法均为比较直观和简洁的方法。推荐使用。此外， pd.concat()函数也适用于多个DataFrame的拼接， 只要将第一个参数变为一个列表，涵盖所有的DataFrame名称即可，如[df1, df2, df3]。
补充：Python同时合并多个DataFrame
pandas的merge函数只能同时合并三个dataframe，如果涉及到合并多个dataframe就比较麻烦
这种情况下我们可以创建一个我们需要合并的列表，然后将他们一次性合并在一起
# merge any number of dataframes from functools import reduce df_groups = [df2, group1, group2, group3, group4, group5, group6, group7, group8] df_merged = reduce(lambda left, right: pd.merge(left, right, on=['title']), df_groups) df_merged.head()
总结
到此这篇关于Python pandas DataFrame数据拼接的文章就介绍到这了,更多相关pandas DataFrame拼接内容请搜索Devmax以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持Devmax！