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实现简单ftp客户端的方法
Jun 28 Python
Python3随机漫步生成数据并绘制
Aug 27 Python
python 检查文件mime类型的方法
Dec 08 Python
如何利用Pyecharts可视化微信好友
Jul 04 Python
用Python配平化学方程式的方法
Jul 20 Python
django 控制页面跳转的例子
Aug 06 Python
利用rest framework搭建Django API过程解析
Aug 31 Python
Pandas将列表（List）转换为数据框（Dataframe）
Apr 24 Python
Python  word实现读取及导出代码解析
Jul 09 Python
python中remove函数的踩坑记录
Jan 04 Python
Python如何使用神经网络进行简单文本分类
Feb 25 Python
如何通过一篇文章了解Python中的生成器
Apr 02 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
安健(1) 乐信(1) PL550(1) 低放电路(1) GF515(1) SRF-M100(1) SHARP(1) ICF-SW7600(1) 德劲1102(1) RP2100(1)
You might like
php的一个登录的类 [推荐]
2007/03/16 PHP
LotusPhp笔记之:Cookie组件的使用详解
2013/05/06 PHP
php中filter函数验证、过滤用户输入的数据
2014/01/13 PHP
smarty实现多级分类的方法
2014/12/05 PHP
PHP使用mysqldump命令导出数据库
2015/04/14 PHP
php文件上传后端处理小技巧
2016/05/22 PHP
Zend Framework前端控制器用法示例
2016/12/11 PHP
PHP实现的简单排列组合算法应用示例
2017/06/20 PHP
告诉大家什么是JSON
2008/06/10 Javascript
基于jQuery实现页面搜索功能
2020/03/26 Javascript
js获取上传文件的绝对路径实现方法
2016/08/02 Javascript
JavaScript中省略元素对数组长度的影响
2016/10/26 Javascript
Angularjs的键盘事件的绑定
2017/07/27 Javascript
对于js垃圾回收机制的理解
2017/09/14 Javascript
jQuery的Ajax接收java返回数据方法
2018/08/11 jQuery
详解vscode中vue代码颜色插件
2018/10/11 Javascript
Vue多组件仓库开发与发布详解
2019/02/28 Javascript
uni-app之APP和小程序微信授权方法
2019/05/09 Javascript
vue element-ui实现动态面包屑导航
2019/12/23 Javascript
vue中封装axios并实现api接口的统一管理
2020/12/25 Vue.js
python循环监控远程端口的方法
2015/03/14 Python
Python iter()函数用法实例分析
2018/03/17 Python
HTML5 Canvas绘制五星红旗
2016/05/04 HTML / CSS
阿联酋优惠券服务：Living Kool
2019/12/12 全球购物
Nike意大利官网：Nike.com IT
2020/01/19 全球购物
水电工岗位职责
2014/02/12 职场文书
房屋租赁意向书
2014/04/01 职场文书
公司任命书模板
2014/06/06 职场文书
审计局班子四风对照检查材料思想汇报
2014/10/07 职场文书
部门经理助理岗位职责
2015/04/13 职场文书
病假证明模板
2015/06/19 职场文书
2016机关干部作风建设心得体会
2016/01/21 职场文书
《彼得与狼》教学反思
2016/02/20 职场文书
pytorch 权重weight 与 梯度grad 可视化操作
2021/06/05 Python
浅谈Python实现opencv之图片色素的数值运算和逻辑运算
2021/06/23 Python
SQL Server代理：理解SQL代理错误日志处理方法
2021/06/30 SQL Server