5.2合并数据·5.2.2concat数据连接如果要合并的DataFrame之间没有连接键，就无法使用merge方法。pandas中的concat方法可以实现，默认情况下会按行的方向堆叠数据。如果在列向上连接设置axies=1即可。OuOut[9]:a【例5-9】两个Series的数据连接。b1sIn[9]:ss1 =pd.Series([o,1],index =['a','b')2uas2 = pd.Series([2,3,4],index = ['a','d','e')d3s3 =pd.Series([5,6],index =[f,'g'])4seprint(pd.concat([s1,s2,s3])）#Series行合并f56ugdtype:int64
• 5.2.2 concat数据连接 如果要合并的DataFrame之间没有连接键，就无法使用merge方 法。pandas中的concat方法可以实现，默认情况下会按行的方向堆 叠数据。如果在列向上连接设置axies = 1即可。 5.2 合并数据
5.2合并数据5.2.2concat数据连接datal=pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(2,3),columns=list(abc))data2=pd.DataFrame(np.arange(20,26).reshape(2,3),columns=list(ayz))data =pd.concat([datal,data2],axis = O)display(datal,data2,data),2027242523bacJ01.02.0NaNNaN4.05.0NaN3NaN21.020NaNNaN22.0NaNNaN24.025.02
• 5.2.2 concat数据连接 5.2 合并数据
5.2合并数据·5.2.2concat数据连接00.00a【例5-11】指定索引顺序。1.05bIn[11]:s1 =pd.Series([o,1],index=[a',b')NaNs2=pd.Series([2,3,4],index=['a',d','e'D)5s3 =pd.Series([5,6],index=['f,g')6NaNgs4= pd.concat([s1*5,s3],sort=False)s5=pd.concat([sl,s4],axis=1,sort=False))01s6 = pd.concat([sl,s4],axis = 1,join ='inner',sort-False)0早s7=pd.concat([sl,s4],axis=1,join="inner',join_axes=[["b','a'],b5sort=False)+display(s4,s5,s6,s7)
• 5.2.2 concat数据连接 5.2 合并数据