pandas.concat () 函数是一种多功能工具,用于将多个 Series 或 DataFrame 对象组合成一个统一的 DataFrame。它提供了多个用于自定义串联过程的参数,包括级别、键和名称参数。本指南对这些参数进行了全面的解释,并通过示例演示了它们的用法。
pandas.concat() 函数的语法如下:
<code class="python">pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, copy=True)</code>
以下代码片段显示了沿索引轴连接两个 DataFrame 的简单示例:
<code class="python">import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]}) df = pd.concat([df1, df2]) print(df)</code>
输出:
A B 0 1 4 1 2 5 2 3 6 3 7 10 4 8 11 5 9 12
keys 参数允许您指定标量值或元组的列表,以在生成的 DataFrame 中创建 MultiIndex 结构。键列表中的每个元素对应于要连接的对象之一。
例如,考虑以下代码片段:
<code class="python">keys = ['df1', 'df2'] df = pd.concat([df1, df2], keys=keys) print(df)</code>
输出:
A B df1 0 1 4 1 2 5 2 3 6 df2 3 7 10 4 8 11 5 9 12
键参数在索引中创建一个新级别,名为“keys”。这使您可以轻松识别哪些行属于哪个 DataFrame。
levels 参数用于指定要使用的 MultiIndex 的特定级别。它需要一个序列列表,每个序列代表 MultiIndex 中的一个级别。
例如,以下代码指定 MultiIndex 应有两个级别:
<code class="python">levels = [['df1', 'df2'], ['A', 'B']] df = pd.concat([df1, df2], keys=keys, levels=levels) print(df)</code>
输出:
A B df1 A 0 1 4 B 1 2 5 C 2 3 6 df2 A 3 7 10 B 4 8 11 C 5 9 12
levels 参数为创建更复杂的 MultiIndex 结构提供了灵活性。
names 参数允许您为 MultiIndex 的级别指定自定义名称。它需要一个字符串列表,每个字符串代表一个级别的名称。
<code class="python">names = ['DataFrame', 'Column'] df = pd.concat([df1, df2], keys=keys, levels=levels, names=names) print(df)</code>
输出:
DataFrame Column A B df1 A 0 1 4 B 1 2 5 C 2 3 6 df2 A 3 7 10 B 4 8 11 C 5 9 12
名称参数有助于在处理 MultiIndex 结构时提供上下文并提高可读性.
级别、键和名称参数是自定义 pandas 中串联过程的强大工具。它们允许您创建灵活且信息丰富的 MultiIndex 结构,以促进数据分析和操作。通过了解这些参数的用法,您可以提高 pandas 编程技能并有效管理您的数据。
以上是Pandas'concat”函数中的'levels”、'keys”和'names”参数如何帮助在 DataFrame 中创建和自定义 MultiIndex 结构?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!