这篇教程Python写得很实用，希望能帮到您。
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 pddf1 = 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 10 1 21 3 4df2的值为: 0 10 5 61 7 8df的值为: 0 10 1 21 3 40 5 61 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 pddf1 = 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 10 1 21 3 4df2的值为: 0 10 5 61 7 8df的值为: 0 10 1 21 3 42 5 63 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 pddf1 = 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 10 1 21 3 4df2的值为: 0 10 5 61 7 8df的值为: 0 10 1 21 3 42 5 63 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 pddf1 = 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 column20 1 21 3 4df2的值为: column1 column20 5 61 7 8df的值为: column1 column20 1 21 3 42 5 63 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DataFramepandas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 dataframesfrom functools import reducedf_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wanshiok.com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wanshiok.com！
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