Pandas學習筆記（三） concat的使用

測試資料準備

實驗環境為python3.7和pandas0.23.4，還有jupyter notebook

實驗基於以下資料

import pandas as pd

df1 = pd.dataframe(
,                    index=[0
,1,2
,3])
df2 = pd.dataframe(
,                    index=[2
,3,4
,5])

使用方式pd.concat(objs, axis=0, join='outer')

ojbs 是要合併的series或dataframe的列表

axis 預設為0，0代表行（豎向），1代表列（橫向）

join 連線方式，預設為outer，還可以選擇inner

axis的0，1概念一開始搞不清楚的話，會讓人很混亂

簡單理解的話，（0，1）就好比於二維陣列的（行，列）

所以0代表行，按照一行一行的方式連線兩個資料框，乙個資料框就代表一行，連線兩個資料框，就像是往乙個資料框新增一行存放另乙個資料框的資料，連線多個資料框就是新增多行，新增的方向是往下的，所以是豎向的。

而1代表列，按照一列一列的方式連線兩個資料框，乙個資料框代表一列，連線兩個資料框，就是往乙個資料框新增一列，用來存放另乙個資料框的資料，連線多個資料框就是新增多列，新增的方向是往右的，所以是橫向的。

result1 = pd.concat(

[df1,df2]
,axis=0) 
result1
# 輸出
a	 b	 c	 d	 e 
0	a0	b0	c0	d0	nan
1	a1	b1	c1	d1	nan
2	a2	b2	c2	d2	nan
3	a3	b3	c3	d3	nan
2	nan	b4	c4	d4	e4
3	nan	b5	c5	d5	e5
4	nan	b6	c6	d6	e6
5	nan	b7	c7	d7	e7--
----
----
----
----
----
----
----
----
---result2 = pd.concat(
[df1,df2]
,axis=1)
result2
# 輸出
a	 b	 c	 d	 b	 c	 d	 e
0	a0	b0	c0	d0	nan	nan	nan	nan
1	a1	b1	c1	d1	nan	nan	nan	nan
2	a2	b2	c2	d2	b4	c4	d4	e4
3	a3	b3	c3	d3	b5	c5	d5	e5
4	nan	nan	nan	nan	b6	c6	d6	e6
5	nan	nan	nan	nan	b7	c7	d7	e7

join的引數有兩個，預設值outer，還有inner

在我理解，outer就是求兩個dataframe的並集，而inner就是求兩個dataframe的交集

result1 = pd.concat(

[df1,df2]
,axis=
0, join=
'outer'
)result1
# 輸出
a	 b	 c	 d	 e
0	a0	b0	c0	d0	nan
1	a1	b1	c1	d1	nan
2	a2	b2	c2	d2	nan
3	a3	b3	c3	d3	nan
2	nan	b4	c4	d4	e4
3	nan	b5	c5	d5	e5
4	nan	b6	c6	d6	e6
5	nan	b7	c7	d7	e7--
----
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----
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----
--result3 = pd.concat(
[df1,df2]
, axis=
0, join=
'inner'
)result3
# 輸出
b	 c	 d
0	b0	c0	d0
1	b1	c1	d1
2	b2	c2	d2
3	b3	c3	d3
2	b4	c4	d4
3	b5	c5	d5
4	b6	c6	d6
5	b7	c7	d7

result2 （inner）只保留了df1和df2共同的列

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