Pythonconcat函数使用方法详解

本文深入解析了pandas中至关重要的数据合并工具——`pd.concat()`函数，它并非Python内置函数，而是数据处理中实现DataFrame或Series高效纵向堆叠与横向拼接的核心方法；文章系统讲解了其基本作用（类比SQL UNION、支持时间序列整合）、关键参数（如objs、axis、join、ignore_index和keys）及典型使用场景，并通过简洁代码示例直观展示上下合并与左右拼接效果，同时贴心提醒索引重复、列名不一致引发的NaN问题及大数据量下的内存优化要点，助你快速掌握这一提升数据整合效率的必备技能。

Python 中并没有直接叫做 concat 的内置函数，但通常提到“concat函数”，大家指的是 pandas 库中的 pd.concat() 函数，用于数据的合并操作。这个函数在数据处理中非常常用，尤其是在合并多个 DataFrame 或 Series 时。

1. pd.concat() 的基本作用

pd.concat() 用来沿指定轴（行或列）将多个数据结构拼接在一起。它可以实现类似 SQL 中的 UNION 操作，也支持横向拼接。

常见用途包括：

• 纵向合并多个表格（按行叠加）
• 横向合并多个表格（按列拼接）
• 合并时间序列数据

2. 基本语法和参数说明

pd.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False, keys=None)

• objs：要合并的对象列表，如 [df1, df2]
• axis：0 表示按行合并（默认），1 表示按列合并
• join：'outer'（外连接，保留所有列）或 'inner'（内连接，只保留共同列）
• ignore_index：是否忽略原始索引，重新生成从 0 开始的索引
• keys：给每个被合并的数据打标签，便于区分来源

3. 实际使用示例

假设我们有两个 DataFrame：

import pandas as pd

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

result = pd.concat([df1, df2], axis=0)

结果是两个表上下拼接，共 4 行。

如果想左右拼接：

df3 = pd.DataFrame({'C': [9, 10]})
result = pd.concat([df1, df3], axis=1)

结果是列合并，A、B、C 并排显示。

4. 常见注意事项

• 注意索引重复问题，必要时使用 ignore_index=True
• 列名不一致时，默认使用 outer join，缺失值填充为 NaN
• 大数据合并时关注内存使用

理论要掌握，实操不能落！以上关于《Pythonconcat函数使用方法详解》的详细介绍，大家都掌握了吧！如果想要继续提升自己的能力，那么就来关注golang学习网公众号吧！