So stapeln sie mehrere pandas dataframes

Häufig möchten Sie möglicherweise zwei oder mehr Pandas-DataFrames stapeln. Glücklicherweise ist dies mit der Funktion pandas concat() einfach zu bewerkstelligen.

Dieses Tutorial zeigt mehrere Beispiele dafür.

Beispiel 1: Stapeln Sie zwei Pandas DataFrames

Der folgende Code zeigt, wie man zwei Panda-DataFrames übereinander „stapelt“ und einen DataFrame erstellt:

 import pandas as pd

#create two DataFrames
df1 = pd.DataFrame({'player': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
                    'points':[12, 5, 13, 17, 27]})

df2 = pd.DataFrame({'player': ['F', 'G', 'H', 'I', 'J'],
                    'points':[24, 26, 27, 27, 12]})

#"stack" the two DataFrames together
df3 = pd. concat ([df1,df2], ignore_index= True )

#view resulting DataFrame
df3

	player points
0 to 12
1 B 5
2 C 13
3 D 17
4 E 27
5 F 24
6 G 26
7:27 a.m.
8 I 27
9 D 12

Beispiel 2: Stapeln Sie drei Pandas DataFrames

Mit einem ähnlichen Code können drei Panda-DataFrames übereinander gestapelt werden, um einen DataFrame zu erstellen:

 import pandas as pd

#create three DataFrames
df1 = pd.DataFrame({'player': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
                    'points':[12, 5, 13, 17, 27]})

df2 = pd.DataFrame({'player': ['F', 'G', 'H', 'I', 'J'],
                    'points':[24, 26, 27, 27, 12]})

df3 = pd.DataFrame({'player': ['K', 'L', 'M', 'N', 'O'],
                    'points':[9, 5, 5, 13, 17]})

#"stack" the two DataFrames together
df4 = pd. concat ([df1,df2, df3], ignore_index= True )

#view resulting DataFrame
df4

        player points
0 to 12
1 B 5
2 C 13
3 D 17
4 E 27
5 F 24
6 G 26
7:27 a.m.
8 I 27
9 D 12
10K 9
11 L 5
12 M 5
13 N 13
14 O 17

Die Bedeutung vonignore_index

Beachten Sie, dass wir in den vorherigen Beispielen „ignore_index=True“ verwendet haben.

Dies weist Pandas an, die Indexnummern in jedem DataFrame zu ignorieren und einen neuen Index im Bereich von 0 bis n-1 für den neuen DataFrame zu erstellen.

Überlegen Sie beispielsweise, was passiert, wenn wir „ignore_index=True“ beim Stapeln der folgenden zwei DataFrames nicht verwenden:

 import pandas as pd

#create two DataFrames with indices
df1 = pd.DataFrame({'player': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
                    'points':[12, 5, 13, 17, 27]},
                    index=[0, 1, 2, 3, 4])

df2 = pd.DataFrame({'player': ['F', 'G', 'H', 'I', 'J'],
                    'points':[24, 26, 27, 27, 12]},
                    index=[2, 4, 5, 6, 9])

#stack the two DataFrames together
df3 = pd. concat ([df1,df2])

#view resulting DataFrame
df3

        player points
0 to 12
1 B 5
2 C 13
3 D 17
4 E 27
2 F 24
4G 26
5:27 a.m.
6 I 27
9 D 12

Der resultierende DataFrame behielt seine ursprünglichen Indexwerte beider DataFrames bei.

Daher sollten Sie beim Stapeln von zwei DataFrames im Allgemeinen „ignore_index=True“ verwenden, es sei denn, Sie haben einen bestimmten Grund, die ursprünglichen Indexwerte beizubehalten.

Zusätzliche Ressourcen

Die folgenden Tutorials erklären, wie Sie andere häufige Aufgaben in Pandas ausführen:

So fügen Sie einem Pandas DataFrame eine leere Spalte hinzu
So fügen Sie eine Spalte in einen Pandas DataFrame ein
So exportieren Sie einen Pandas DataFrame nach Excel