Как объединить несколько кадров данных pandas

Часто вам может потребоваться объединить два или более DataFrames pandas. К счастью, это легко сделать с помощью функции pandas concat() .

В этом уроке показано несколько примеров того, как это сделать.

Пример 1: сложите два кадра данных Pandas

Следующий код показывает, как «сложить» два DataFrame панды друг на друга и создать 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 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

Пример 2: сложите три кадра данных Pandas

Подобный код можно использовать для размещения трех DataFrame panda друг над другом для создания 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 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

Важность ignore_index

Обратите внимание, что в предыдущих примерах мы использовали ignore_index=True .

Это говорит пандам игнорировать номера индексов в каждом DataFrame и создавать новый индекс в диапазоне от 0 до n-1 для нового DataFrame.

Например, рассмотрим, что произойдет, если мы не используем ignore_index=True при объединении следующих двух DataFrame:

 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

Полученный DataFrame сохранил исходные значения индексов из обоих DataFrame.

Поэтому обычно вам следует использовать ignore_index=True при объединении двух DataFrame, если у вас нет особой причины сохранять исходные значения индекса.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в Pandas:

Как добавить пустой столбец в DataFrame Pandas
Как вставить столбец в DataFrame Pandas
Как экспортировать DataFrame Pandas в Excel