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2024年3月7日发(作者：安卓应用开发实训总结)
pandas concat 参数 copy
【实用版】
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库简介
的 concat 参数
参数的作用
4.使用示例
正文
库简介
Pandas 是一个 Python 数据分析库，它为我们提供了数据处理和分析所需的各种工具。Pandas 库的主要功能是数据结构和数据分析，它可以轻松地处理和操作数百万行数据。Pandas 提供了许多内置函数和方法，方便我们进行数据清洗、转换、合并、统计分析等操作。
的 concat 参数
在 Pandas 中，concat() 函数是一个非常常用的方法，它可以将两个或多个 DataFrame 对象按照指定的轴（行或列）进行合并。在使用 concat() 函数时，我们需要指定一些参数来完成合并操作。这些参数包括：
- axis：指定合并的轴，0 表示行合并，1 表示列合并。默认值为 0。
- index：指定合并后的索引。默认值为 None。
- columns：指定合并后的列。默认值为 None。
- sort：指定合并后的数据是否按照某个列或索引进行排序。默认值为
False。
- copy：指定是否对要合并的数据进行复制。默认值为 False。
参数的作用
copy 参数在 concat() 函数中非常重要，它的作用是在合并数据之前，对要合并的数据进行复制。当 copy 参数设置为 True 时，Pandas 会对要合并的数据进行深度复制，这样在合并之后，原始数据和合并后的数据互不干扰，可以独立地进行后续操作。而当 copy 参数设置为 False 时，Pandas 只会对要合并的数据进行浅复制，这样在合并之后，如果原始数据发生改变，合并后的数据也会发生相应的改变。
4.使用示例
下面我们通过一个示例来说明 copy 参数的作用：
```python
import pandas as pd
# 创建两个 DataFrame 对象
data1 = {"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]}
data2 = {"A": [7, 8, 9], "B": [10, 11, 12]}
df1 = ame(data1)
df2 = ame(data2)
# 使用 concat() 函数进行合并，并将 copy 参数设置为 True
result = ([df1, df2], axis=0, copy=True)
# 对合并后的数据进行修改
[0, "A"] = 99
# 打印合并后的数据
第 1 页 共 2 页
print(result)
# 打印原始数据
print(df1)
print(df2)
```
运行上述代码，我们可以看到合并后的数据（result）中，列"A"的值发生了改变。然而，原始数据（df1 和 df2）的列"A"的值并未发生改变。
第 2 页 共 2 页
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