pandas数据统计插件的连接函数concat()妙用，灵活处理数据对象！(1)_pandas.series合并

Series 数据处理

普通合并

导入pandas数据处理库

import pandas as pd

初始化series_1数据对象

series_1 = pd.Series([‘a’, ‘b’,‘c’])

初始化series_2数据对象

series_2 = pd.Series([‘c’, ‘d’])

合并series_1、series_2

res = pd.concat([series_1, series_2])

打印合并结果

print(res)

0 a

1 b

2 c

0 c

1 d

忽略索引合并

合并series_1、series_2，忽略索引

res = pd.concat([series_1, series_2],ignore_index=True)

打印合并结果

print(res)

0 a

1 b

2 c

3 c

4 d

添加分层索引合并

合并series_1、series_2，忽略索引

res = pd.concat([series_1, series_2],keys=[‘series_1’,‘series_2’])

打印合并结果

print(res)

series_1 0 a

1 b

2 c

series_2 0 c

1 d

添加数据列合并

合并series_1、series_2，添加数据列名

res = pd.concat([series_1, series_2],keys=[‘series_1’,‘series_2’],names=[‘Series ID’, ‘index’])

打印合并结果

print(res)

Series ID index

series_1 0 a

1 b

2 c

series_2 0 c

1 d

DataFrame 数据处理

合并两个相同列的DataFrame对象

创建DataFrame对象dataframe_1

dataframe_1 = pd.DataFrame([[‘coding’, ‘python’], [‘type’, ‘1’]], columns=[‘名称’, ‘类型’])

创建DataFrame对象dataframe_2

dataframe_2 = pd.DataFrame([[‘coding’, ‘java’], [‘type’, ‘2’]], columns=[‘名称’, ‘类型’])

合并两个列相同的DataFrame对象dataframe_1、dataframe_2

res = pd.concat([dataframe_1, dataframe_2])

打印合并DataFrame对象

print(res)

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

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