Python DataFrame 行名数据拼接
在处理数据分析和机器学习任务时，经常会遇到需要将多个DataFrame按照行名进行拼接的情况。Python中的pandas库提供了一种简单而高效的方法来实现这个目标。
DataFrame概述
DataFrame是pandas库中最重要的数据结构之一，它是一个二维的表格，类似于Excel中的工作表。DataFrame由行和列组成，每一列可以是不同的数据类型（整数、浮点数、字符串等），每一行则由行名（索引）唯一标识。DataFrame具有灵活的数据操作和处理功能，可以进行数据的筛选、排序、聚合等操作。
数据拼接方法
在实际的数据分析任务中，我们经常需要将多个DataFrame进行拼接以便进行后续的分析和建模。pandas库提供了多种方法来实现数据拼接，其中最常用的是concat函数。
concat函数
concat函数可以将多个DataFrame按照行名进行拼接，它接受一个列表作为参数，列表中的每个元素是要拼接的DataFrame。下面是一个简单的示例：
import pandas as pd
# 创建两个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]}, index=['d', 'e', 'f'])
# 使用concat函数拼接DataFrame
result = pd.concat([df1, df2])
print(result)
输出：
A B
a 1 4
b 2 5
c 3 6
d 7 10
e 8 11
f 9 12
concat函数默认按照行的方向进行拼接，也可以通过设置axis参数来改变拼接方向。另外，concat函数还可以通过设置join参数来控制对齐行名的方式，默认为outer，可以将两个DataFrame的行名并集。如果设置为inner，则只保留两个DataFrame的行名交集。
行名冲突处理
在拼接多个DataFrame时，有时会出现行名冲突的情况。pandas提供了多种方法来处理这种情况。
忽略行名冲突
如果不关心行名冲突，可以使用ignore_index参数将行名重新编号。下面是一个示例：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]}, index=['c', 'd', 'e'])
result = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
print(result)
输出：
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
3 7 10
4 8 11
5 9 12
设置前缀
如果希望保留行名冲突的信息，可以使用keys参数设置一个前缀。下面是一个示例：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]}, index=['c', 'd', 'e'])
result = pd.concat([df1, df2], keys=['df1', 'df2'])
print(result)
输出：
A B
df1 a 1 4
b 2 5
c 3 6
df2 c 7 10
d 8 11
e 9 12
总结
本文介绍了如何使用pandas库
