python pandas实现数据Concat拼接的完整指南

目录

• 一、Concat函数的基本用法
• 1. 垂直拼接（纵向合并）
• 2. 水平拼接（横向合并）
• 二、Concat函数的核心参数
• 1. ignore_index=True：重置索引
• 2. join='inner'与join='outer'：控制列的合并方式
• 3. keys：添加层次化索引
• 三、实际应用案例
• 案例1：合并不同列的数据
• 案例2：合并多层索引的DataFrame
• 四、Concat与Merge的区别
• 五、注意事项与性能优化
• 1. 索引对齐问题
• 2. 性能问题
• 3. 数据类型一致性
• 六、总结

Pandas是python中用于数据分析的核心库之一，其concat()函数是数据合并操作的核心工具。无论是纵向（行方向）还是横向（列方向）拼接，concat()都能灵活处理多个数据集的整合需求。本文将通过示例代码和参数解析，全面介绍concat()的用法，帮助开发者掌握数据拼接的核心技巧。

一、Concat函数的基本用法

1. 垂直拼接（纵向合并）

默认情况下，concat()会按行方向（axis=0）合并多个DataFrame，保留所有行索引。

示例代码

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})

# 垂直拼接
result = pd.concat([df1, df2])
print(result)

输出结果

   A  B

0  1  3

1  2  4

0  5  7

1  6  8

关键点

• 索引保留：默认保留原始DataFrame的索引（如上例中的0和1）。
• 列对齐：要求所有DataFrame的列名一致，否则会用NaN填充缺失列。

2. 水平拼接（横向合并）

通过设置参数axis=1，可以按列方向合并多个DataFrame。

示例代码

# 创建两个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}, index=[0, 1])
df2 = pd.DataFrame({'C': [5, 6], 'D': [7, 8]}, index=[0, 1])

# 水平拼接
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(result)

输出结果

   A  B  C  D

0  1  3  5  7

1  2  4  6  8

关键点

索引对齐：要求所有DataFrame的行索引一致，否则会用NaN填充缺失值。

列扩展：合并后的DataFrame会包含所有原始列。

二、Concat函数的核心参数

1. ignore_index=True：重置索引

默认情况下，concat()会保留原始索引。若需生成连续的新索引，可设置ignore_index=Trujavascripte。

示例代码

result = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
print(result)

输出结果

   A  B

0  1  3

1  2  4

2  5  7

3  6  8

2. join='inner'与join='outer'：控制列的合并方式

join='outer'（默认）：保留所有列，缺失值用NaN填充。

join='inner'：仅保留共同列，过滤掉不匹配的列。

示例代码

# df1和df2的列不完www.devze.com全一致
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'B': [5, 6], 'C': [7, 8]})

# 外连接（默认）
result_outer = pd.concat([df1, df2], join='outer')
print("外连接结果：")
print(result_outer)

# 内连接
result_inner = pd.concat([df1, df2], join='inner')
print("内连接结果：")
print(result_inner)

输出结果

外连接结果：

   A  B    C

0  1  3  NaN

1  2  4  NaN

0  NaN  5  7.0

1  NaN  6 &pythonnbsp;8.0

内连接结果：

   B

0  3

1  4

0  5

1  6

3. keys：添加层次化索引

通过keys参数，可以为合并后的数据添加层级索引，便于后续筛选。

示例代码

result = pd.concat([df1, df2], keys=['df1', 'df2'])
print(result)

输出结果

       A    B

df1 0   1  3.0

    1   2  4.0

df2 0  NaN  5.0

    1  NaN  6.0

三、实际应用案例

案例1：合并不同列的数据

当两个DataFrame的列不完全一致时，concat()仍能灵活处理。

示例代码

# df1包含'A'和'B'列，df2包含'B'和'C'列
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'B': [5, 6], 'C': [7, 8]})

# 合并后保留所有列
result = pd.concat([df1, df2], axis=0)
print(result)

输出结果

     A  B    C

0  1.0  3  NaN

1  2.0  4  NaN

0  NaN  5  7.0

1  NaN  6  8.0

案例2：合并多层索引的DataFrame

concat()支持多层索引（MultiIndex）的合并操作。

示例代码

# 创建具有多层索引的DataFrame
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('x', 'a'), ('x', 'b'), ('y', 'a'), ('y', 'b')])
df1 = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4]}, index=index)
df2 = pd.DataFrame({'data_2': [5, 6, 7, 8]}, index=index)

# 合并
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(result)

输出结果

           data  data_2

x a      1.0     5

  b      2.0     6

y a      3.0     7

  b      4.0     8

四、Concat与Merge的区别

五、注意事项与性能优化

1. 索引对齐问题

外连接（join='outer'）可能导致大量NaN值，需根据业务需求选择连接方式。

内连接（join='inner'）会过滤掉不匹配的数据，适用于严格匹配场景。

2. 性能问题

内存消耗：concat()会在内存中创建新对象，大数据量下可能导致性能下降。

优化建议：

• 使用ignore_index=True避免索引重复。
• 对于频繁合并操作，优先使用DataFrame.loc或merge()。

3. 数据类型一致性

合并前需确保列的数据类型一致，否则可能引发隐式转换或错误。

六、总结

Pandas的concat()函数是数据拼接的“瑞士军刀&rdqu编程客栈o;，通过灵活的参数组合，可以满足从简单合并到复杂数据整合的多种需求。掌握其核心参数（如axis、join、keys）和实际应用场景，是高效处理数据的关键。

下一步学习建议：

• 学习merge()函数，掌握基于键的关联操作。
• 结合groupby()和pivot_table()，探索更复杂的数据分析场景。

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