连接数据

2024年8月29日 | 1 分钟阅读

NumPy 的连接数据用于按行或按列连接两个数组。它可以接受两个或多个相同形状的数组，并且默认情况下按行连接，即 axis=0。

示例 1

# import numpy
import numpy as np
arr1 = np.arange(9)
arr1
arr2d_1 = array.reshape((3,3))
arr2d_1
	arr2d_1 = np.arange(10,19).reshape(3,3)
arr2d_1


# concatenate 2 numpy arrays: row-wise
np.concatenate((arr2d_1, arr2d_2))

输出

array([[ 0,  1,  2],
       [ 3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8],
       [10, 11, 12],
       [13, 14, 15],
       [16, 17, 18]])

示例 2

import pandas as pd

one = pd.DataFrame({'Name': ['Parker', 'Phill', 'Smith'],'id':[108,119,127]},index=['A','B','C'])
two = pd.DataFrame({'Name': ['Terry', 'Jones', 'John'],  
                    'id':[102,125,112]},
index=['A','B','C'])
print(pd.concat([one,two]))

输出

    Name     id
A   Parker   108
B   Phill    119
C   Smith    127
A   Terry    102
B   Jones    125
C   John     112

Example3

import pandas as pd
one = pd.DataFrame({'Name': ['Parker', 'Phill', 'Smith'],'id':[108,119,127]},index=['A','B','C'])
two = pd.DataFrame({'Name': ['Terry', 'Jones', 'John'],  
                    'id':[102,125,112]},
index=['A','B','C'])
print(pd.concat([one,two],keys=['x','y']))

输出

 Name   id
x A  Parker  108
B   Phill119
 C   Smith  127
y A   Terry  102
 B   Jones  125
C    John  112

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