Python pd.concat函数详解

Python pd.concat函数详解

本文将深入探讨Python中的pd.concat函数，包括其原理、用法、示例（含结果输出）、源码分析和官方链接。

目录

• 原理
• 用法
• 示例（含结果输出）
• 源码分析
• 官方链接

原理

pd.concat函数是pandas库中用于连接多个DataFrame或Series对象的强大函数。它可以在水平方向（列连接）或垂直方向（行连接）上连接数据，并提供了各种参数来控制连接方式和结果。

主要原理如下：

1. 检查传入的对象是否为DataFrame或Series类型。
2. 根据指定的轴进行连接操作。默认情况下，按行方向进行连接，即沿着索引进行垂直拼接。
3. 执行数据对齐操作，根据列名（在列连接时）或索引（在行连接时）对齐数据。
4. 处理缺失的值，根据指定的方法填充缺失值（如填充NaN或使用特定值）。

用法

pd.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False)

• objs：要连接的DataFrame或Series对象序列，可以是一个列表或字典。
• axis：连接的轴，默认为0，表示按行连接。
• join：连接方式，默认为’outer’，表示使用并集的方式进行连接。
• ignore_index：是否忽略连接后结果中的索引，默认为False。

示例

以下是使用pd.concat函数的示例代码和结果输出：

import pandas as pd

# 创建第一个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})

# 创建第二个DataFrame
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})

# 使用concat函数进行行连接
df_concat_rows = pd.concat([df1, df2])
print(df_concat_rows)
"""
   A  B
0  1  3
1  2  4
0  5  7
1  6  8
"""

# 使用concat函数进行列连接
df_concat_cols = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(df_concat_cols)
"""
   A  B  A  B
0  1  3  5  7
1  2  4  6  8
"""

# 使用ignore_index参数
df_concat_ignore_index = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
print(df_concat_ignore_index)
"""
   A  B
0  1  3
1  2  4
2  5  7
3  6  8
"""

在上述示例中，我们首先创建了两个DataFrame对象df1和df2，它们具有相同的列名。然后，我们使用pd.concat函数对这两个DataFrame对象进行连接。

首先，我们使用默认的行连接方式，将df2追加到df1的末尾，得到了新的DataFrame对象df_concat_rows。输出结果显示了垂直拼接后的DataFrame对象。

然后，我们使用axis=1参数进行列连接，将df1和df2的列进行水平拼接，得到了新的DataFrame对象df_concat_cols。输出结果显示了水平拼接后的DataFrame对象。

最后，我们使用ignore_index=True参数，忽略连接后结果中的索引，重新生成连续的整数索引，得到了新的DataFrame对象df_concat_ignore_index。输出结果显示了忽略索引后的DataFrame对象。

源码分析

# pd.concat源码分析
def concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False):
    # ... 省略部分代码 ...
    # 执行连接操作
    op = _Concatenator(
        objs, axis=axis, join=join, keys=keys, levels=levels,
        names=names, verify_integrity=verify_integrity,
        sort=sort, copy=copy)
    return op.get_result()

在pd.concat的源码中，会调用内部的_Concatenator类来执行连接操作，并返回结果。

官方链接

pandas.concat – 官方文档