大家晚上好呀！又一個周三來到了，不知道大家有沒有這種感覺，周三一過周末就到，言歸正傳，上篇咱們講到了關(guān)于讀寫文件操作，今天咱們再來說說關(guān)于合并數(shù)據(jù)的操作，當然合并數(shù)據(jù)的方法不止一種，我們先從concat這個合并屬性講起吧！

？

concat用于Series 或 DataFrame的數(shù)據(jù)合并拼接，格式如下：

(合并的對象)

concat函數(shù)不免包含以下幾種參數(shù)，大家可以根據(jù)自己的需求進行使用，下面跟大家說說，各參數(shù)代表的意義：

①axis代表著合并的方向。默認值為0，代表著橫向合并，當為1時，代表著縱向合并。

舉例：

如下有兩組數(shù)據(jù)，p1和p2我們將它進行橫向合并，結(jié)果如下：

import pandas as pd

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

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

p1=(list1,index=['小明','小麗'],columns=['語文','數(shù)學'])

p2=(list2,index=['小微','小男'],columns=['語文','數(shù)學'])

m=([p1,p2],axis=0)

如果我們想要縱向合并的話，將axis的值改為1，合并結(jié)果如下，沒有數(shù)據(jù)的用nan進行表示。

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

舉例：我們將上面的兩組數(shù)據(jù)，列索引進行更該，之前列名都是一樣的，我們改為不一樣的：

然后我們直接合并的情況下是這樣子的，它會將所有的索引值都列出來并將沒有數(shù)據(jù)的用nan表示：

那么當我們將join設(shè)置為inner的時候，我們會發(fā)現(xiàn)，它只是合并了具有相同索引的數(shù)據(jù)：

③ignore_index:默認為FALSE，將合并的索引值默認顯示，當改為TRUE的時候，將索引值改為0....n顯示：

關(guān)于concat常見的用法咱們今天就先介紹這么多，下篇我們會繼續(xù)跟大家介紹其他合并拼接數(shù)據(jù)的方法，明天見~~