首页
所有分类
TAGS
文字工具 EMOJI BIBLE
编程 Python

pandas dataframe的合并实现（append, merge, concat）

Posted in Python onJune 24, 2019

创建2个DataFrame：

>>> df1 = pd.DataFrame(np.ones((4, 4))*1, columns=list('DCBA'), index=list('4321'))
>>> df2 = pd.DataFrame(np.ones((4, 4))*2, columns=list('FEDC'), index=list('6543'))
>>> df3 = pd.DataFrame(np.ones((4, 4))*3, columns=list('FEBA'), index=list('6521'))
>>> df1
  D  C  B  A
4 1.0 1.0 1.0 1.0
3 1.0 1.0 1.0 1.0
2 1.0 1.0 1.0 1.0
1 1.0 1.0 1.0 1.0
>>> df2
  F  E  D  C
6 2.0 2.0 2.0 2.0
5 2.0 2.0 2.0 2.0
4 2.0 2.0 2.0 2.0
3 2.0 2.0 2.0 2.0
>>> df3
  F  E  B  A
6 3.0 3.0 3.0 3.0
5 3.0 3.0 3.0 3.0
2 3.0 3.0 3.0 3.0
1 3.0 3.0 3.0 3.0

1，concat

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

 示例：

>>> pd.concat([df1, df2])
  A  B  C  D  E  F
4 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
3 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
6 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
5 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
4 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
3 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0

1.1，axis

默认值：axis=0
axis=0：竖方向（index）合并，合并方向index作列表相加，非合并方向columns取并集
axis=1：横方向（columns）合并，合并方向columns作列表相加，非合并方向index取并集
axis=0：

>>> pd.concat([df1, df2], axis=0)
  A  B  C  D  E  F
4 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
3 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
6 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
5 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
4 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
3 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0　

axis=1：

>>> pd.concat([df1, df2], axis=1)
  D  C  B  A  F  E  D  C
1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN NaN NaN
2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN NaN NaN
3 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0
4 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0
5 NaN NaN NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
6 NaN NaN NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0

备注：原df中，取并集的行/列名称不能有重复项，即axis=0时columns不能有重复项，axis=1时index不能有重复项：

>>> df1.columns = list('DDBA')
>>> pd.concat([df1, df2], axis=0)
ValueError: Plan shapes are not aligned

1.2，join

默认值：join=‘outer'
非合并方向的行/列名称：取交集（inner），取并集（outer）。
axis=0时join='inner'，columns取交集：

>>> pd.concat([df1, df2], axis=0, join='inner')
  D  C
4 1.0 1.0
3 1.0 1.0
2 1.0 1.0
1 1.0 1.0
6 2.0 2.0
5 2.0 2.0
4 2.0 2.0
3 2.0 2.0

axis=1时join='inner'，index取交集：

>>> pd.concat([df1, df2], axis=1, join='inner')
  D  C  B  A  F  E  D  C
4 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0
3 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0

1.3，join_axes

默认值：join_axes=None，取并集
合并后，可以设置非合并方向的行/列名称，使用某个df的行/列名称
axis=0时join_axes=[df1.columns]，合并后columns使用df1的：

>>> pd.concat([df1, df2], axis=0, join_axes=[df1.columns])
  D  C  B  A
4 1.0 1.0 1.0 1.0
3 1.0 1.0 1.0 1.0
2 1.0 1.0 1.0 1.0
1 1.0 1.0 1.0 1.0
6 2.0 2.0 NaN NaN
5 2.0 2.0 NaN NaN
4 2.0 2.0 NaN NaN
3 2.0 2.0 NaN NaN

axis=1时axes=[df1.index]，合并后index使用df2的：

pd.concat([df1, df2], axis=1, join_axes=[df1.index])
  D  C  B  A  F  E  D  C
4 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0
3 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0
2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN NaN NaN
1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN NaN NaN

同时设置join和join_axes的，以join_axes为准：

>>> pd.concat([df1, df2], axis=0, join='inner', join_axes=[df1.columns])
  D  C  B  A
4 1.0 1.0 1.0 1.0
3 1.0 1.0 1.0 1.0
2 1.0 1.0 1.0 1.0
1 1.0 1.0 1.0 1.0
6 2.0 2.0 NaN NaN
5 2.0 2.0 NaN NaN
4 2.0 2.0 NaN NaN
3 2.0 2.0 NaN NaN

1.4，ignore_index

默认值：ignore_index=False

合并方向是否忽略原行/列名称，而采用系统默认的索引，即从0开始的int。

axis=0时ignore_index=True，index采用系统默认索引：

>>> pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True)
  A  B  C  D  E  F
0 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
3 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
4 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
5 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
6 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
7 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0

axis=1时ignore_index=True，columns采用系统默认索引：

>>> pd.concat([df1, df2], axis=1, ignore_index=True)
  0  1  2  3  4  5  6  7
1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN NaN NaN
2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN NaN NaN
3 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0
4 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0
5 NaN NaN NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
6 NaN NaN NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0

1.5，keys

默认值：keys=None

可以加一层标签，标识行/列名称属于原来哪个df。

axis=0时设置keys：

>>> pd.concat([df1, df2], axis=0, keys=['x', 'y'])
   A  B  C  D  E  F
x 4 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
 3 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
 2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
 1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
y 6 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
 5 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
 4 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
 3 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0

axis=1时设置keys：

>>> pd.concat([df1, df2], axis=1, keys=['x', 'y'])
   x          y        
   D  C  B  A  F  E  D  C
1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN NaN NaN
2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN NaN NaN
3 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0
4 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0
5 NaN NaN NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
6 NaN NaN NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0　

也可以传字典取代keys：

>>> pd.concat({'x': df1, 'y': df2}, axis=0)
   A  B  C  D  E  F
x 4 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
 3 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
 2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
 1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
y 6 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
 5 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
 4 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
 3 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0

1.6，levels

默认值：levels=None

明确行/列名称取值范围：

>>> pd.concat([df1, df2], axis=0, keys=['x', 'y'], levels=[['x', 'y', 'z', 'w']])
>>> df.index.levels
[['x', 'y', 'z', 'w'], ['1', '2', '3', '4', '5', '6']]

1.7，sort

默认值：sort=True，提示新版本会设置默认为False，并取消该参数

但0.22.0中虽然取消了，还是设置为True

非合并方向的行/列名称是否排序。例如1.1中默认axis=0时columns进行了排序，axis=1时index进行了排序。

axis=0时sort=False，columns不作排序：

>>> pd.concat([df1, df2], axis=0, sort=False)
  D  C  B  A  F  E
4 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
3 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
6 2.0 2.0 NaN NaN 2.0 2.0
5 2.0 2.0 NaN NaN 2.0 2.0
4 2.0 2.0 NaN NaN 2.0 2.0
3 2.0 2.0 NaN NaN 2.0 2.0

axis=1时sort=False，index不作排序：

>>> pd.concat([df1, df2], axis=1, sort=False)
  D  C  B  A  F  E  D  C
4 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0
3 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0
2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN NaN NaN
1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN NaN NaN
6 NaN NaN NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
5 NaN NaN NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0

1.8，concat多个DataFrame

>>> pd.concat([df1, df2, df3], sort=False, join_axes=[df1.columns])
  D  C  B  A
4 1.0 1.0 1.0 1.0
3 1.0 1.0 1.0 1.0
2 1.0 1.0 1.0 1.0
1 1.0 1.0 1.0 1.0
6 2.0 2.0 NaN NaN
5 2.0 2.0 NaN NaN
4 2.0 2.0 NaN NaN
3 2.0 2.0 NaN NaN
6 NaN NaN 3.0 3.0
5 NaN NaN 3.0 3.0
2 NaN NaN 3.0 3.0
1 NaN NaN 3.0 3.0

2，append

append(self, other, ignore_index=False, verify_integrity=False)

竖方向合并df，没有axis属性

不会就地修改，而是会创建副本

示例：

>>> df1.append(df2)  # 相当于pd.concat([df1, df2])
  A  B  C  D  E  F
4 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
3 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
6 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
5 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
4 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
3 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0

2.1，ignore_index属性

>>> df1.append(df2, ignore_index=True)
  A  B  C  D  E  F
0 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
3 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
4 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
5 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
6 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
7 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0

2.2，append多个DataFrame

和concat相同，append也支持append多个DataFrame

>>> df1.append([df2, df3], ignore_index=True)
   A  B  C  D  E  F
0  1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
1  1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
2  1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
3  1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
4  NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
5  NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
6  NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
7  NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
8  3.0 3.0 NaN NaN 3.0 3.0
9  3.0 3.0 NaN NaN 3.0 3.0
10 3.0 3.0 NaN NaN 3.0 3.0
11 3.0 3.0 NaN NaN 3.0 3.0

3，merge

pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
     left_index=False, right_index=False, sort=True,
     suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False,
     validate=None)

示例：

>>> left = pd.DataFrame({'A': ['a0', 'a1', 'a2', 'a3'],
             'B': ['b0', 'b1', 'b2', 'b3'],
             'k1': ['x', 'x', 'y', 'y']})
>>> right = pd.DataFrame({'C': ['c1', 'c2', 'c3', 'c4'],
             'D': ['d1', 'd2', 'd3', 'd4'],
             'k1': ['y', 'y', 'z', 'z']})
>>> left
  A  B k1
0 a0 b0 x
1 a1 b1 x
2 a2 b2 y
3 a3 b3 y
>>> right
  C  D k1
0 c1 d1 y
1 c2 d2 y
2 c3 d3 z
3 c4 d4 z

对df1和df2进行merge：

>>> pd.merge(left, right)
  A  B k1 C  D
0 a2 b2 y c1 d1
1 a2 b2 y c2 d2
2 a3 b3 y c1 d1
3 a3 b3 y c2 d2

可以看到只有df1和df2的key1=y的行保留了下来，即默认合并后只保留有共同列项并且值相等行（即交集）。

本例中left和right的k1=y分别有2个，最终构成了2*2=4行。

如果没有共同列会报错：

>>> del left['k1']
>>> pd.merge(left, right)
pandas.errors.MergeError: No common columns to perform merge on

3.1，on属性

新增一个共同列，但没有相等的值，发现合并返回是空列表，因为默认只保留所有共同列都相等的行：

>>> left['k2'] = list('1234')
>>> right['k2'] = list('5678')
>>> pd.merge(left, right)
Empty DataFrame
Columns: [B, A, k1, k2, F, E]
Index: []

可以指定on，设定合并基准列，就可以根据k1进行合并，并且left和right共同列k2会同时变换名称后保留下来：

>>> pd.merge(left, right, on='k1')
  A  B k1 k2_x  C  D  k2_y
0 a2 b2 y   3  c1 d1  5
1 a2 b2 y   3  c2 d2  6
2 a3 b3 y   4  c1 d1  5
3 a3 b3 y   4  c2 d2  6

默认值：on的默认值是所有共同列，本例为：on=['k1', 'k2']

3.2，how属性

how取值范围：'inner', 'outer', 'left', 'right'

默认值：how='inner'

‘inner'：共同列的值必须完全相等：

>>> pd.merge(left, right, on='k1', how='inner')
  A  B k1 k2_x  C  D  k2_y
0 a2 b2 y   3  c1 d1  5
1 a2 b2 y   3  c2 d2  6
2 a3 b3 y   4  c1 d1  5
3 a3 b3 y   4  c2 d2  6

‘outer'：共同列的值都会保留，left或right在共同列上的差集，会对它们的缺失列项的值赋上NaN：

>>> pd.merge(left, right, on='k1', how='outer')
  A  B k1  k2_x C  D k2_y
0  a0  b0 x  1 NaN NaN NaN
1  a1  b1 x  2 NaN NaN NaN
2  a2  b2 y  3  c1  d1  5
3  a2  b2 y  3  c2  d2  6
4  a3  b3 y  4  c1  d1  5
5  a3  b3 y  4  c2  d2  6
6 NaN NaN z NaN  c3  d3  7
7 NaN NaN z NaN  c4  d4  8

‘left'：根据左边的DataFrame确定共同列的保留值，右边缺失列项的值赋上NaN：

pd.merge(left, right, on='k1', how='left')
  A  B k1 k2_x C  D  k2_y
0 a0 b0 x  1 NaN NaN NaN
1 a1 b1 x  2 NaN NaN NaN
2 a2 b2 y  3  c1  d1  5
3 a2 b2 y  3  c2  d2  6
4 a3 b3 y  4  c1  d1  5
5 a3 b3 y  4  c2  d2  6

‘right'：根据右边的DataFrame确定共同列的保留值，左边缺失列项的值赋上NaN：

>>> pd.merge(left, right, on='k1', how='right')
   A  B k1 k2_x C  D  k2_y
0  a2  b2 y  3 c1 d1  5
1  a3  b3 y  4 c1 d1  5
2  a2  b2 y  3 c2 d2  6
3  a3  b3 y  4 c2 d2  6
4 NaN NaN z NaN c3 d3  7
5 NaN NaN z NaN c4 d4  8

3.3，indicator

默认值：indicator=False，不显示合并方式

设置True表示显示合并方式，即left / right / both：

>>> pd.merge(left, right, on='k1', how='outer', indicator=True)
   A  B k1 k2_x C  D  k2_y   _merge
0  a0  b0 x  1 NaN NaN NaN  left_only
1  a1  b1 x  2 NaN NaN NaN  left_only
2  a2  b2 y  3  c1  d1  5    both
3  a2  b2 y  3  c2  d2  6    both
4  a3  b3 y  4  c1  d1  5    both
5  a3  b3 y  4  c2  d2  6    both
6 NaN NaN z NaN  c3  d3  7 right_only
7 NaN NaN z NaN  c4  d4  8 right_only

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持三水点靠木。

pandas dataframe的合并实现（append, merge, concat）

- Author -

GUXH

声明：登载此文出于传递更多信息之目的，并不意味着赞同其观点或证实其描述。

Python 相关文章推荐
python编程-将Python程序转化为可执行程序[整理]
Apr 09 Python
一个小示例告诉你Python语言的优雅之处
Jul 04 Python
Python中实现从目录中过滤出指定文件类型的文件
Feb 02 Python
Python实现类似jQuery使用中的链式调用的示例
Jun 16 Python
Python之reload流程实例代码解析
Jan 29 Python
python学生信息管理系统
Mar 13 Python
详解Django中间件执行顺序
Jul 16 Python
python selenium执行所有测试用例并生成报告的方法
Feb 13 Python
Python 3.8 新功能大揭秘【新手必学】
Feb 05 Python
使用Python提取文本中含有特定字符串的方法示例
Dec 09 Python
使paramiko库执行命令时在给定的时间强制退出功能的实现
Mar 03 Python
OpenCV-Python实现油画效果的实例
Jun 08 Python
pandas.cut具体使用总结
Jun 24 #Python
使用pyinstaller打包PyQt4程序遇到的问题及解决方法
Jun 24 #Python
python日期相关操作实例小结
Jun 24 #Python
使用Python Pandas处理亿级数据的方法
Jun 24 #Python
Python3批量生成带logo的二维码方法
Jun 24 #Python
解决python文件双击运行秒退的问题
Jun 24 #Python
对python中的控制条件、循环和跳出详解
Jun 24 #Python
Scheduled(1) Date(1) 单向链表(1) 抽象类(1) router(1) 扫雷(1) 接口(1) 模拟登录(1) 路由(1) NumPy(2)
You might like
php使用curl发送json格式数据实例
2013/12/17 PHP
浅谈php扩展imagick
2014/06/02 PHP
对PHP PDO的一些认识小结
2015/01/23 PHP
微信 开发生成带参数的二维码的实例
2016/11/23 PHP
PHP自定义函数获取汉字首字母的方法
2016/12/01 PHP
PHP简单实现循环链表功能示例
2017/11/10 PHP
PHP中非常有用却鲜有人知的函数集锦
2019/08/17 PHP
php查看一个变量的占用内存的实例代码
2020/03/29 PHP
HR vs CL BO3 第二场 2.13
2021/03/10 DOTA
Javascript中eval函数的使用方法与示例
2007/04/09 Javascript
jQuery DIV弹出效果实现代码
2009/07/03 Javascript
下载站控制介绍字数显示的脚本 显示全部 隐藏介绍等功能
2009/09/19 Javascript
Ubuntu 11.10 安装Node.js的方法
2011/11/30 Javascript
利用JQuery和JS实现奇偶行背景颜色自定义效果
2012/11/19 Javascript
Javascript和Java获取各种form表单信息的简单实例
2014/02/14 Javascript
判断访客终端类型集锦
2015/06/05 Javascript
Bootstrap3 input输入框插入glyphicon图标的方法
2016/05/16 Javascript
javascript 实现动态侧边栏实例详解
2016/11/11 Javascript
关于javascript事件响应的基础语法总结(必看篇)
2016/12/26 Javascript
vue通过指令(directives)实现点击空白处收起下拉框
2018/12/06 Javascript
小程序绑定用户方案优化小结
2019/05/15 Javascript
一篇文章介绍redux、react-redux、redux-saga总结
2019/05/23 Javascript
深入了解Hybrid App技术的相关知识
2019/07/17 Javascript
vue3.0中的双向数据绑定方法及优缺点
2019/08/01 Javascript
浅谈JS中this在各个场景下的指向
2019/08/14 Javascript
python去掉行尾的换行符方法
2017/01/04 Python
基于hashlib模块--加密(详解)
2017/06/21 Python
Python基于identicon库创建类似Github上用的头像功能
2017/09/25 Python
OpenCV2.3.1+Python2.7.3+Numpy等的配置解析
2018/01/05 Python
Python实现多进程的四种方式
2019/02/22 Python
使用APScheduler3.0.1 实现定时任务的方法
2019/07/22 Python
Python+Opencv身份证号码区域提取及识别实现
2020/08/25 Python
Python结合百度语音识别实现实时翻译软件的实现
2021/01/18 Python
explicit和implicit的含义
2012/11/15 面试题
八一建军节慰问信
2015/02/14 职场文书
Python图片处理之图片裁剪教程
2021/05/27 Python