pandas中的横向合并数据,pandas concat函数

pandas中的横向合并数据,pandas concat函数

left:firstdfright:seconddfon:referencekey(referencekeyofleft_onleftdf,referencekeyofright_onrightdf)left_index,right_index:leftandrightreferenceindexhow:mergemethodsort:sortparametersuffixes=('_x',今天我就借这个机会盘点一下pandas中合并数据的5个函数。但是对于each函数，这里就不详细解释了，可以参考pandas官方文档有具体的用法。Join主要用于

今天我想借此机会回顾一下pandas中合并数据的5个功能。 但对于每个功能，这里不做详细解释，具体使用可以参考pandas官方文档。 Join主要用于基于索引的horizo​​ntalmerge()方法，这是Panda中的合并操作，在数据处理中非常常用。本文介绍merge()方法的具体用法。 1.基本合并操作merge(left,right)：将两个DataFrames或Series合并在一起。 左右参数为必填参数

⊙ω⊙ 与其他开源软件（例如R中的base::merge.data.frame）相比，pandas.merge的性能要好得多（在某些情况下要好几个数量级）。 因为优化的算法设计和DataFrame中的数值concat函数都是pandas下的方法，可以简单的根据不同的ax合并数据espd.concat(objs,axis=0,join='outer',join_axes=None,ignore_index=False,keys=None,levels=None,name

注意，左右数据集都指定了索引，因为Join主要用于基于索引的水平合并和拼接。 1.leftjoinleft.join(right)#defaulthow='left'jion操作默认为leftjion操作，但是concat是pandas中专门用于数据连接合并的函数。功能非常强大，支持垂直合并和水平合并。 ，默认为垂直合并，可以通过参数设置。 pd.concat(objs:'Iter

[Python]使用Pandastohorizo​​ntally合并源代码importpandasaspdimportos#您想要合并的目标文件夹target_dir='C:/Users/Kinglake/Desktop/Downloads/'#获取目录中的文件名Thelistalsohas一类是水平数据拼接。主要目的是扩展数据领域，但前提是垂直拼接的数据必须有统一的顺序，所以这种情况很少见。 1df.append()在Pandas.Youcanuseappend()中实现数据追加