Comment empiler plusieurs DataFrames Pandas

Souvent, vous souhaiterez peut-être empiler deux ou plusieurs DataFrames pandas. Heureusement, cela est facile à faire en utilisant la fonction pandas concat() .

Ce didacticiel montre plusieurs exemples de la façon de procéder.

Exemple 1 : empiler deux DataFrames Pandas

Le code suivant montre comment « empiler » deux DataFrames pandas l’un sur l’autre et créer un DataFrame :

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	A	12
1	B	5
2	C	13
3	D	17
4	E	27
5	F	24
6	G	26
7	H	27
8	I	27
9	J	12

Exemple 2 : empiler trois DataFrames Pandas

Un code similaire peut être utilisé pour empiler trois DataFrames pandas les uns sur les autres afin de créer un DataFrame :

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	A	12
1	B	5
2	C	13
3	D	17
4	E	27
5	F	24
6	G	26
7	H	27
8	I	27
9	J	12
10	K	9
11	L	5
12	M	5
13	N	13
14	O	17

L’importance de ignore_index

Notez que dans les exemples précédents, nous avons utilisé ignore_index=True .

Cela indique aux pandas d’ignorer les numéros d’index dans chaque DataFrame et de créer un nouvel index allant de 0 à n-1 pour le nouveau DataFrame.

Par exemple, considérons ce qui se passe lorsque nous n’utilisons pas ignore_index=True lors de l’empilement des deux DataFrames suivants :

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	A	12
1	B	5
2	C	13
3	D	17
4	E	27
2	F	24
4	G	26
5	H	27
6	I	27
9	J	12

Le DataFrame résultant a conservé ses valeurs d’index d’origine des deux DataFrames.

Ainsi, vous devez généralement utiliser ignore_index=True lors de l’empilement de deux DataFrames, sauf si vous avez une raison spécifique de conserver les valeurs d’index d’origine.

Ressources additionnelles

Les didacticiels suivants expliquent comment effectuer d’autres tâches courantes dans Pandas :

Comment ajouter une colonne vide à un DataFrame Pandas
Comment insérer une colonne dans un DataFrame Pandas
Comment exporter un DataFrame Pandas vers Excel