Python Pandas concat与append合并数据指南
本文详细介绍Python Pandas库中concat和append函数的使用方法。涵盖批量合并Excel、添加行列数据等场景,解析objs、axis、join及ignore_index等核心参数,并通过代码案例演示如何高效合并多个Pandas对象。
使用场景
该功能主要用于批量合并格式相同的Excel文件,或向现有的DataFrame中追加行与列数据。
使用说明:
- 1. 选择合并模式(inner或outer)。
- 2. 指定合并轴向(axis=0表示按行,axis=1表示按列)。
- 3. 将多个Pandas对象(包括DataFrame或Series)合并为单一对象。
concat语法
pandas.concat(objs,axis=0,join='outer',ignore_index=False)
- objs:接收一个列表,元素可以是DataFrame或Series,支持混合类型。
- axis:默认为0,表示按行合并;若设为1,则按列合并。
- join:定义索引对齐方式,默认为outer join(外连接),也可设置为inner join(内连接)。
- ignore_index:布尔值,若为True,则忽略原有索引并生成新索引。
append语法
DataFrame.append(other,ignore_index=False) append函数仅支持按行合并,可视为concat按行操作的简化版本。
- other:接收单个DataFrame、Series、dict或列表。
- ignore_index:布尔值,若为True,则忽略原有索引并生成新索引。
案例演示





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