La concatenación de dos o más marcos de datos se puede realizar utilizando el método pandas.concat(). concat() en Pandas funciona combinando marcos de datos en filas o columnas. Podemos concatenar dos o más marcos de datos ya sea a lo largo de filas (eje = 0) o a lo largo de columnas (eje = 1). En este artículo veremos cómo podemos concatenar o sumar dos o más Marco de datos de Pandas .
Concatenar dos o más Pandas DataFrames Python
Existen varios métodos para concatenar marcos de datos vertical u horizontalmente. Aquí analizamos algunos métodos de uso general para concatenar marcos de datos vertical u horizontalmente. esos son los siguientes.
- Concatenando dos marcos de datos de Pandas
Using>pd.merge()>para concatenar dos marcos de datos-
pd.DataFrame.reindex()>para concatenación vertical con alineación de índice Using pd.concat()>consort=False>para una concatenación más rápida- Usando pandas.concat() para concatenar dos marcos de datos
- Concatenar múltiples marcos de datos usando pandas.concat()
- Usando pandas.unirse() para unir dos marcos de datos
- Usando Marco de datos.append() para concatenar dos marcos de datos
Crear un marco de datos de muestra
Cree dos marcos de datos que concatenaremos ahora. Para crear marcos de datos usaremos numpy y pandas.
Python3
quien inventó la escuela
import> pandas as pd> import> numpy as np> df>=> pd.DataFrame({>'Courses'>: [>'GFG'>,>'JS'>,>'Python'>,>'Numpy'>],> >'Fee'>: [>20000>,>25000>,>22000>,>24000>]})> df1>=> pd.DataFrame({>'Courses'>: [>'Matplotlib'>,>'SSC'>,>'CHSL'>,>'Java'>],> >'Fee'>: [>25000>,>25200>,>24500>,>24900>]})> df2>=> pd.DataFrame({>'Duration'>: [>'30day'>,>'40days'>,>'35days'>,>'60days'>],> >'Discount'>: [>1000>,>2300>,>2500>,>2000>]})> print>(>'DataFrame 1:'>)> print>(df)> print>(>'DataFrame 2:'>)> print>(df1)> print>(>'DataFrame 3:'>)> print>(df2)> |
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Producción:
DataFrame 1: Courses Fee 0 GFG 20000 1 JS 25000 2 Python 22000 3 Numpy 24000 DataFrame 2: Courses Fee 0 Matplotlib 25000 1 SSC 25200 2 CHSL 24500 3 Java 24900 DataFrame 3: Duration Discount 0 30day 1000 1 40days 2300 2 35days 2500 3 60days 2000>
Concatenar dos marcos de datos de Pandas vertical y horizontalmente
Pasaremos dos marcos de datos a pd.concat() método en forma de lista y mencione en qué eje desea concatenar, es decir, eje=0 para concatenar a lo largo de filas, eje=1 para concatenar a lo largo de columnas.
Python3
# concatenating df1 and df2 along rows> vertical_concat>=> pd.concat([df, df1], axis>=>0>)> # concatenating df3 and df4 along columns> horizontal_concat>=> pd.concat([df1, df2], axis>=>1>)> print>(>'Vertical:'>)> print>(vertical_concat)> print>(>'Horizontal:'>)> print>(horizontal_concat)> |
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Producción:
Vertical: Courses Fee 0 GFG 20000 1 JS 25000 2 Python 22000 3 Numpy 24000 0 Matplotlib 25000 1 SSC 25200 2 CHSL 24500 3 Java 24900 Horizontal: Courses Fee Duration Discount 0 Matplotlib 25000 30day 1000 1 SSC 25200 40days 2300 2 CHSL 24500 35days 2500 3 Java 24900 60days 2000>
Concatenar marcos de datos usando pd.merge() para concatenar dos marcos de datos
The method> 'pd.merge()'> in pandas is used to concatenate DataFrames either vertically or horizontally. It combines two DataFrames based on common columns using a merge operation. The 'how' parameter in pd.merge() specifies the type of merge (inner, outer, left, or right), determining how the DataFrames are combined.>
Python3
result>=> pd.merge(df, df1, on>=>'Courses'>, how>=>'outer'>, suffixes>=>(>'_df1'>,>'_df2'>)).fillna(>0>)> result[>'Fee'>]>=> result[>'Fee_df1'>]>+> result[>'Fee_df2'>]> result>=> result[[>'Courses'>,>'Fee'>]]> print>(result)> |
tutorial de java
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Producción :
Courses Fee 0 GFG 20000.0 1 JS 25000.0 2 Python 22000.0 3 Numpy 24000.0 4 Matplotlib 25000.0 5 SSC 25200.0 6 CHSL 24500.0 7 Java 24900.0>
Using pd.DataFrame.reindex()>para concatenación vertical con alineación de índice
El método pd.DataFrame.reindex() se utiliza para la concatenación vertical de DataFrames en pandas. Alinea los índices de los DataFrames, asegurando un apilamiento adecuado. Es un paso crucial al combinar DataFrames verticalmente usando concatenación en pandas.
Ejemplo: En este código de ejemplo concatena dos DataFrames de pandas,df1>ydf>, ignorando sus índices originales, y almacena el resultado en la variableresult>. Luego restablece el índice del DataFrame concatenado.
Python3
result>=> pd.concat([df1, df], ignore_index>=>True>)># Concatenate and reset index> result>=> result.reindex(>range>(>8>))> print>(result)> |
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Producción :
Courses Fee 0 Matplotlib 25000 1 SSC 25200 2 CHSL 24500 3 Java 24900 4 GFG 20000 5 JS 25000 6 Python 22000 7 Numpy 24000>
Using pd.concat()>consort=False>para una concatenación más rápida
El método ` pd.concat() ` en la biblioteca pandas de Python se usa para combinar DataFrames ya sea verticalmente (a lo largo de filas) u horizontalmente (a lo largo de columnas). El parámetro `sort=False` se emplea para mejorar la velocidad de concatenación al deshabilitar la clasificación del DataFrame resultante.
Ejemplo : En este ejemplo, el código utiliza la biblioteca pandas para concatenar dos DataFrames, df1 y df, a lo largo de sus filas (eje=0). El parámetro sort=False impide ordenar el DataFrame resultante por nombres de columnas.
Python3
largo a int java
result>=> pd.concat([df1, df], sort>=>False>)> print>(result)> |
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Producción :
Courses Fee 0 Matplotlib 25000 1 SSC 25200 2 CHSL 24500 3 Java 24900 0 GFG 20000 1 JS 25000 2 Python 22000 3 Numpy 24000>
Concatene dos o más marcos de datos de Pandas en Python usando pandas.concat()
`pandas.concat()` combina dos DataFrames vertical u horizontalmente, apilándolos uno encima del otro o uno al lado del otro, proporcionando una forma flexible de concatenar datos a lo largo de ejes específicos.
Ejemplo :En este ejemplo, elpd.concat()>La función se utiliza para concatenar estos marcos de datos verticalmente, produciendo un nuevo marco de datos llamadoresult>, yignore_index=True>se utiliza para restablecer el índice. Se imprime el resultado final.
Python3
result>=> pd.concat([df, df1], ignore_index>=>True>)> print>(result)> |
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Producción:
Courses Fee 0 GFG 20000 1 JS 25000 2 Python 22000 3 Numpy 24000 4 Matplotlib 25000 5 SSC 25200 6 CHSL 24500 7 Java 24900>
Concat múltiples marcos de datos en Python usando pandas.concat()
El método pandas.concat() se utiliza para combinar DataFrames ya sea verticalmente (a lo largo de filas) u horizontalmente (a lo largo de columnas). Toma una lista de DataFrames como entrada y los concatena según el eje especificado (0 para vertical, 1 para horizontal).
Ejemplo : Este ejemplo utiliza pandas para crear tres marcos de datos (df>,df1>, ydf2>) que representa información sobre cursos, tarifas, duración y descuentos. Luego concatena estos marcos de datos verticalmente usandopd.concat()>, creando un nuevo marco de datos llamadoresult>con un índice de reinicio y se imprime el marco de datos resultante.
Python3
result>=> pd.concat([df, df1, df2], ignore_index>=>True>)> print>(result)> |
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aplicaciones de computación en la nube
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Producción:
Courses Fee Duration Discount 0 GFG 20000 NaN NaN 1 JS 25000 NaN NaN 2 Python 22000 NaN NaN 3 Numpy 24000 NaN NaN 4 Matplotlib 25000 NaN NaN 5 SSC 25200 NaN NaN 6 CHSL 24500 NaN NaN 7 Java 24900 NaN NaN 8 NaN NaN 30day 1000.0 9 NaN NaN 40days 2300.0 10 NaN NaN 35days 2500.0 11 NaN NaN 60days 2000.0>
Pandas Concat dos DataFrames usando pandas.join() para unir dos DataFrames
Elpandas.join()>El método se utiliza para concatenar DataFrames vertical u horizontalmente en función de columnas especificadas, realizando una unión de estilo SQL. Combina filas o columnas de dos DataFrames en función de valores de columna comunes, lo que permite uniones internas, externas, izquierdas o derechas.
Ejemplo : En este ejemplo, eljoin>El método se utiliza para combinar estos marcos de datos en función de sus índices, lo que da como resultado un nuevo marco de datos llamadoresult>, que está impreso.
Python3
result>=> df.join(df1)> print>(result)> |
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protocolo udp
Producción:
Courses Fee Duration Discount 0 GFG 20000 30day 1000 1 JS 25000 40days 2300 2 Python 22000 35days 2500 3 Numpy 24000 60days 2000>
Combine dos marcos de datos en Python usando DataFrame.append()
El ` Marco de datos.append() El método `en pandas se usa para concatenar dos DataFrames verticalmente, agregando las filas de un DataFrame debajo del otro. Devuelve un nuevo DataFrame con los datos combinados. Asegúrese de que ambos DataFrames tengan las mismas columnas.
Ejemplo : En este ejemplo, estamos usando elappend()>método, lo que da como resultado un nuevo marco de datos llamadoresult>con un índice de reinicio, que se imprime.
Python3
result>=> df.append(df1, ignore_index>=>True>)> print>(result)> |
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Producción:
Courses Fee 0 GFG 20000 1 JS 25000 2 Python 22000 3 Numpy 24000 4 Matplotlib 25000 5 SSC 25200 6 CHSL 24500 7 Java 24900>