Python Pandas concat与append合并数据指南

Owen
Owen
发布时间:2026-10-16| 7人浏览过
原创

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

到此这篇关于Python Pandas的concat合并的文章就介绍到这了,更多相关Pandas concat合并内容请搜索本站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本站!

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