Функция concat

Функция concat применяется к списку объектов DataFrame или Series и объединяет их вдоль строк (ось 0) или столбцов (ось 1). Параметр join управляет способом объединения индексов: join='outer' (по умолчанию) включает все индексы, а join='inner' оставляет только пересекающиеся индексы.

Синтаксис

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

Пример

Объединим две таблицы по строкам (добавим строки):

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({
	'a': [1, 2, 3],
	'b': [10, 20, 30]
})
df2 = pd.DataFrame({
	'a': [4, 5],
	'b': [40, 50]
})
res = pd.concat([df1, df2])
print(res)

Результат выполнения кода:

Пример

Объединим таблицы по столбцам (добавим столбцы):

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({
	'a': [1, 2, 3],
	'b': [10, 20, 30]
})
df2 = pd.DataFrame({
	'c': [100, 200, 300],
	'd': [1000, 2000, 3000]
})
res = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(res)

Результат выполнения кода:

   a   b	c	 d
0  1  10  100  1000
1  2  20  200  2000
2  3  30  300  3000

Пример

Используем параметр join='inner' для объединения только по пересекающимся индексам:

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({
	'a': [1, 2, 3],
	'b': [10, 20, 30]
}, index=[0, 1, 2])
df2 = pd.DataFrame({
	'a': [4, 5, 6],
	'b': [40, 50, 60]
}, index=[1, 2, 3])
res = pd.concat([df1, df2], join='inner')
print(res)

Результат выполнения кода:

Пример

Добавим метки уровням с помощью параметра keys:

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({
	'a': [1, 2],
	'b': [10, 20]
})
df2 = pd.DataFrame({
	'a': [3, 4],
	'b': [30, 40]
})
res = pd.concat([df1, df2], keys=['x', 'y'])
print(res)

Результат выполнения кода:

Смотрите также

функция merge,
которая объединяет таблицы по ключам
функция merge_asof,
которая выполняет асимметричное объединение по времени
функция merge_ordered,
которая объединяет упорядоченные данные
функция concat,
которая объединяет объекты вдоль осей