详解pandas数据合并与重塑（pd.concat篇）

pd.concat函数概述

1 concat

concat函数是pandas库提供的核心方法之一，用于根据不同的轴（行或列）对数据进行简单的融合处理。

pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,
    keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False)

核心参数详解

参数说明

• objs：接收由Series、DataFrame或Panel构成的列表序列。
• axis：指定需要合并链接的轴，0代表行方向，1代表列方向。
• join：指定连接方式，可选'inner'（交集）或'outer'（并集）。

其他一些参数不常用，用的时候再补上说明。

纵向数据合并：相同字段表首尾相接

1.1 相同字段的表首尾相接

# 现将表构成list，然后在作为concat的输入
In [4]: frames = [df1, df2, df3]
 
In [5]: result = pd.concat(frames)

要在相接的时候在加上一个层次的key来识别数据源自于哪张表，可以增加key参数

In [6]: result = pd.concat(frames, keys=['x', 'y', 'z'])

效果如下

横向数据拼接：行对齐与轴控制

1.2 横向表拼接（行对齐）

1.2.1 axis

当axis = 1的时候，concat就是行对齐，然后将不同列名称的两张表合并

In [9]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1)

1.2.2 join

加上join参数的属性，如果为'inner'得到的是两表的交集，如果是outer，得到的是两表的并集。

In [10]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join='inner')

1.2.3 join_axes

如果有join_axes的参数传入，可以指定根据那个轴来对齐数据

例如根据df1表对齐数据，就会保留指定的df1表的轴，然后将df4的表与之拼接

In [11]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join_axes=[df1.index])

append方法与忽略索引的合并策略

1.3 append

append是series和dataframe的方法，使用它就是默认沿着列进行凭借（axis = 0，列对齐）

In [12]: result = df1.append(df2)

1.4 无视index的concat

如果两个表的index都没有实际含义，使用ignore_index参数，置true，合并的两个表就睡根据列字段对齐，然后合并。最后再重新整理一个新的index。

增加分组键与处理不同列字段

1.5 合并的同时增加区分数据组的键

前面提到的keys参数可以用来给合并后的表增加key来区分不同的表数据来源

1.5.1 可以直接用key参数实现

In [27]: result = pd.concat(frames, keys=['x', 'y', 'z'])

1.5.2 传入字典来增加分组键

In [28]: pieces = {'x': df1, 'y': df2, 'z': df3}
In [29]: result = pd.concat(pieces)

1.6 在dataframe中加入新的行

append方法可以将 series 和 字典就够的数据作为dataframe的新一行插入。

In [34]: s2 = pd.Series(['X0', 'X1', 'X2', 'X3'], index=['A', 'B', 'C', 'D'])
 
In [35]: result = df1.append(s2, ignore_index=True)

表格列字段不同的表合并

如果遇到两张表的列字段本来就不一样，但又想将两个表合并，其中无效的值用nan来表示。那么可以使用ignore_index来实现。

In [36]: dicts = [{'A': 1, 'B': 2, 'C': 3, 'X': 4},
  ....:     {'A': 5, 'B': 6, 'C': 7, 'Y': 8}]
  ....: 
 
In [37]: result = df1.append(dicts, ignore_index=True)

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