pandas-6-详解concat函数
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发布时间：2024-08-31 00:31
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时间：2024-08-31 01:21
接下来，我将详细介绍其功能和使用方法，包括一些具体的实例。
基本语法
首先，让我们来看一下concat函数的基本语法：
函数的参数有：
官方说明文档：pandas.pydata.org/pandas...
下面我将通过几个实例来说明concat函数的使用：
实例 1: 垂直连接
在最简单的情况下，我们可以使用pandas.concat()来垂直连接两个DataFrame。假设我们有两个DataFrame，每个DataFrame都有两列，分别是'A'和'B'。我们可以通过调用pandas.concat()将它们垂直连接在一起。在这个例子中，我们将axis设置为0（这也是默认值），表示垂直连接。这个例子将展示pandas.concat()的基本用法。
实例 2: 水平连接
我们也可以使用pandas.concat()来水平连接两个DataFrame。我们只需要将axis设置为1即可。
实例 3: 只连接两个DataFrame的共有行（join='inner'）
join='inner'和join='outer'是在连接两个或更多DataFrame时确定如何处理索引的方式。这两个选项分别对应于集合操作中的交集和并集。
让我们通过一个例子来说明这两种方式的区别。
在这个例子中，df1的索引是['K0', 'K1']，df2的索引是['K1', 'K2']。当使用内连接时，只有'K1'在两个DataFrame中都存在的索引被保留。当使用外连接时，所有在任何一个DataFrame中出现的索引都被保留。
实例 4: 忽略原有的索引
实例 5: 创建多级索引
在连接时可以创建多级索引。为此，我们可以传入keys参数。
