如何用concat函式合併資料表

大家晚上好呀！又一個週三來到了，不知道大家有沒有這種感覺，週三一過週末就到，言歸正傳，上篇咱們講到了關於讀寫檔案操作，今天咱們再來說說關於合併資料的操作，當然合併資料的方法不止一種，我們先從concat這個合併屬性講起吧！

1.concat怎麼用？

concat用於Series 或 DataFrame的資料合併拼接，格式如下：

pd.concat(合併的物件)

2.引數介紹

concat函式不免包含以下幾種引數，大家可以根據自己的需求進行使用，下面跟大家說說，各引數代表的意義：

①axis代表著合併的方向。預設值為0，代表著橫向合併，當為1時，代表著縱向合併。

舉例：

如下有兩組資料，p1和p2我們將它進行橫向合併，結果如下：

import pandas as pd

list1=[[90,88],[93,80]]

list2=[[97,84],[87,82]]

p1=pd.DataFrame(list1,index=['小明','小麗'],columns=['語文','數學'])

p2=pd.DataFrame(list2,index=['小微','小男'],columns=['語文','數學'])

m=pd.concat([p1,p2],axis=0)

如果我們想要縱向合併的話，將axis的值改為1，合併結果如下，沒有資料的用nan進行表示。

②join：代表著如何處理其他軸（或軸）上的索引，預設值為‘outer’，可修改為‘inner’。

舉例：我們將上面的兩組資料，列索引進行更該，之前列名都是一樣的，我們改為不一樣的：

然後我們直接合並的情況下是這樣子的，它會將所有的索引值都列出來並將沒有資料的用nan表示：

那麼當我們將join設定為inner的時候，我們會發現，它只是合併了具有相同索引的資料：

③ignore_index:預設為FALSE，將合併的索引值預設顯示，當改為TRUE的時候，將索引值改為0....n顯示：

關於concat常見的用法咱們今天就先介紹這麼多，下篇我們會繼續跟大家介紹其他合併拼接資料的方法，明天見~~