EduCoder Pandas合并数据集 第一关：Concat与Append操作

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EduCoder Pandas合并数据集 第一关：Concat与Append操作

文章目录

• • • 任务描述
    • 相关知识
    • • 合并时索引的处理
      • join和join_axes参数
      • • append()方法
    • 编程要求

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任务描述

本关任务：使用read_csv()读取两个csv文件中的数据，将两个数据集合并，将索引设为Ladder列，并将缺失值填充为0。

相关知识

在Numpy中，我们介绍过可以用np.concatenate、np.stack、np.vstack和np.hstack实现合并功能。Pandas中有一个pd.concat()函数与concatenate语法类似，但是配置参数更多，功能也更强大，主要参数如下。

参数名	说明
objs	参与连接的对象，必要参数
axis	指定轴，默认为0
join	inner或者outer，默认为outer，指明其他轴的索引按哪种方式进行合并,inner表示取交集，outer表示取并集
join_axes	指明用于其他n-1条轴的索引，不执行并集/交集运算
keys	与连接对象有关的值，用于形成连接轴向上的层次化索引。可以是任意值的列表或数组
levels	指定用作层次化索引各级别上的索引
names	用于创建分层级别的名称，如果设置了keys和levels
verify_integrity	检查结果对象新轴上的重复情况，如果发现则引发异常。默认False允许重复
ignore_index	不保留连接轴上的索引，产生一组新索引

pd.concat()可以简单地合并一维的Series或DataFrame对象。
Series合并

ser1 = pd.Series(['A', 'B', 'C'], index=[1, 2, 3])
ser2 = pd.Series(['D', 'E', 'F'], index=[4, 5, 6])
pd.concat([ser1,ser2])
Out：
1 A 
2 B 
3 C 
4 D 
5 E 
6 F 
dtype: object
DataFrame合并，将concat的axis参数设置为1即可横向合并
df1 = pd.DataFrame([["A1","B1"],["A2","B2"]],index=[1,2]<