Python 기반 pandas 데이터 통합
concat 함 수 는 pandas 아래 의 방법 으로 데 이 터 를 서로 다른 축 에 따라 간단하게 융합 시 킬 수 있 습 니 다.
pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,
keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False)2.같은 필드 의 표 수미 연결
# list， concat
In [4]: frames = [df1, df2, df3]
In [5]: result = pd.concat(frames)
In [6]: result = pd.concat(frames, keys=['x', 'y', 'z'])
사전 전송 을 통 해 그룹 키 를 추가 할 수도 있 습 니 다.
pieces = {'x': df1, 'y': df2, 'z': df3}
result = pd.concat(pieces)axis=1 일 때 concat 는 줄 을 정렬 한 다음 에 서로 다른 열 이름 의 표 두 장 을 합 쳐 색인 번호 로 연결 합 니 다.
result = pd.concat([df1, df4], axis=1)
3.1 join
join 매개 변수의 속성 을 더 하면'inner'를 위해 두 표 의 교 집합 을 얻 을 수 있 고 outer 라면 두 표 의 집합 을 얻 을 수 있 습 니 다.
result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join='inner')
3.2 join_axes
하면,만약,만약...axes 의 인자 가 들 어 오 면 그 축 에 따라 데 이 터 를 정렬 할 수 있 습 니 다.
예 를 들 어 df1 표 에 따라 데 이 터 를 정렬 하면 지정 한 df1 표 의 축 을 유지 하고 df4 의 시 계 를 연결 합 니 다.
result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join_axes=[df1.index])
append
append 는 series 와 dataframe 의 방법 입 니 다.이 방법 을 사용 하면 기본적으로 열 을 따라 진행 합 니 다(axis=0,열 정렬).
result = df1.append(df2)
5.index 를 무시 한 concat
두 표 의 index 가 모두 실제 의미 가 없다 면 ignore 를 사용 하 십시오.index 매개 변 수 는 true 를 설정 하고 합 친 두 시 계 는 열 필드 에 따라 정렬 한 다음 에 합 친다.마지막 으로 새로운 index 를 다시 정리 합 니 다.
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