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2024年3月7日发(作者：z型钢结构供应商)
pdconcat用法
是Pandas库中的一个函数，用于按照指定的轴将多个DataFrame或Series对象连接起来，形成新的DataFrame或Series对象。
语法：
(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False,
keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False,
sort=None, copy=True)
参数说明：
objs：需要连接的DataFrame或Series对象的序列。
axis：指定连接的轴，0表示按行连接，1表示按列连接，默认为0。
join：指定连接方式，'outer'表示取并集，'inner'表示取交集，默认为'outer'。
ignore_index：是否忽略原来的索引，使用新的0到n-1的索引，默认为False。
keys：用于形成层次化索引的值（可以是任意数据类型的列表或数组），如果传递的参数是多个序列，则keys参数应该与每个序列的长度相同。
levels：用于形成层次化索引的级别（可以是任意数据类型的列表或数组），如果传递的参数是多个序列，则levels参数应该与每个序列的长度相同。
- 1 -
names：用于形成层次化索引的名称（可以是任意数据类型的列表或数组），如果传递的参数是多个序列，则names参数应该与每个序列的长度相同。
verify_integrity：检查新的合并索引是否重复，默认为False。
sort：是否按照字典顺序排序合并后的索引，默认为None。
copy：是否复制数据，默认为True。
示例：
下面是一些使用的示例：
1.按行连接两个DataFrame对象：
df1 = ame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = ame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})
([df1, df2])
输出：
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
0 7 10
1 8 11
2 9 12
2.按列连接两个DataFrame对象：
df1 = ame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
- 2 -
df2 = ame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})
([df1, df2], axis=1)
输出：
A B C D
0 1 4 7 10
1 2 5 8 11
2 3 6 9 12
3.按列连接两个Series对象：
s1 = ([1, 2, 3])
s2 = ([4, 5, 6])
([s1, s2], axis=1)
输出：
0 1
0 1 4
1 2 5
2 3 6
4.按行连接两个DataFrame对象，并忽略原来的索引：
df1 = ame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]},
index=['a', 'b', 'c'])
df2 = ame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]},
index=['d', 'e', 'f'])
([df1, df2], ignore_index=True)
- 3 -
输出：
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
3 7 10
4 8 11
5 9 12
5.按行连接两个DataFrame对象，并使用keys参数添加层次化索引：
df1 = ame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]},
index=['a', 'b', 'c'])
df2 = ame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]},
index=['d', 'e', 'f'])
([df1, df2], keys=['df1', 'df2'])
输出：
A B
df1 a 1 4
b 2 5
c 3 6
df2 d 7 10
e 8 11
- 4 -
f 9 12
6.按行连接两个DataFrame对象，并使用levels和names参数添加多级索引：
df1 = ame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]},
index=['a', 'b', 'c'])
df2 = ame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]},
index=['d', 'e', 'f'])
([df1, df2], keys=['df1', 'df2'],
levels=[['group1', 'group2'], ['df1', 'df2']], names=['group',
'df'])
输出：
A B
group df
group1 df1 1 4
df1 2 5
df1 3 6
group2 df2 7 10
df2 8 11
df2 9 12
总结：
是Pandas库中非常重要的一个函数，可以用于按行或列连接多个DataFrame或Series对象，形成新的DataFrame或 - 5 -
Series对象。在使用时，需要注意各个参数的含义和使用方法，尤其是忽略原来的索引和添加层次化索引的方法。
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