pandas的連線函式concat 函式

pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=none, ignore_index=false,
keys=none, levels=none, names=none, verify_integrity=false,
copy=true)

引數含義

objs：series，dataframe或panel物件的序列或對映。如果傳遞了dict，則排序的鍵將用作鍵引數，除非它被傳遞，在這種情況下，將選擇值（見下文）。任何無物件將被靜默刪除，除非它們都是無，在這種情況下將引發乙個valueerror。

axis：，預設為0。沿著連線的軸。

join：，預設為「outer」。如何處理其他軸上的索引。outer為聯合和inner為交集。

ignore_index：boolean，default false。如果為true，請不要使用並置軸上的索引值。結果軸將被標記為0，...，n-1。如果要連線其中並置軸沒有有意義的索引資訊的物件，這將非常有用。注意，其他軸上的索引值在連線中仍然受到尊重。

join_axes：index物件列表。用於其他n-1軸的特定索引，而不是執行內部/外部設定邏輯。

keys：序列，預設值無。使用傳遞的鍵作為最外層構建層次索引。如果為多索引，應該使用元組。

levels：序列列表，預設值無。用於構建multiindex的特定級別（唯一值）。否則，它們將從鍵推斷。

names：list，default無。結果層次索引中的級別的名稱。

verify_integrity：boolean，default false。檢查新連線的軸是否包含重複項。這相對於實際的資料串聯可能是非常昂貴的。

copy：boolean，default true。如果為false，請勿不必要地複製資料。

key引數

result = pd.concat(frames, keys=['x', 'y', 'z'])

join引數

預設join = 'outer',為取並集的關係

in [8]: df4 = pd.dataframe(,
...:                 index=[2, 3, 6, 7])
...: 
in [9]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1)

結果：

當設定join = 'inner'，則說明為取交集

in [10]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join='inner')

結果：

如果索引想從原始dataframe重用確切索引：

in [11]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join_axes=[df1.index]) #設定索引為df1的索引