Pandas concat Funktion
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pandas.concat()Syntax -
Beispiel: Verkettung von 2 Pandas-Serien entlang der Zeilenachse mit der Methode
pandas.concat() -
Beispiel: Verkettung von 2 Pandas-Serien-Objekten entlang der Spaltenachse mit der Methode
pandas.concat() -
Beispiel: Konkatenieren von 2 Pandas DataFrame-Objekten mit der Methode
pandas.concat() -
Beispiel: Verkettung eines DataFrame mit einem Serienobjekt mit der Methode
pandas.concat()
Die Methode pandas.concat() verkettet Pandas DataFrame- oder Series-Objekte.
pandas.concat() Syntax
pandas.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
sort=False,
copy=True,
)
Parameter
objs |
Sequenz oder Mapping von Pandas Series- oder DataFrame-Objekten, die verkettet werden sollen. |
join |
Methode von join (inner oder outer) |
axis |
Verkettung entlang der Zeile (axis=0) oder Spalte (axis=1) |
ignore_index |
Boolescher Wert. Wenn True, werden die Indizes aus den ursprünglichen DataFrames ignoriert. |
keys |
Sequenz, um einen Bezeichner zu den Ergebnisindizes hinzuzufügen |
levels |
Ebenen, die für die Erstellung eines MultiIndex verwendet werden sollen |
names |
Namen für Ebenen im MultiIndex |
verify_integrity |
Boolescher Wert. Wenn True, wird auf Duplikate geprüft |
sort |
Boolescher Wert. Sortiert nicht-verkettete Achsen, wenn sie nicht bereits ausgerichtet sind, wenn join outer ist. |
copy |
Boolescher Wert. Wenn False, vermeidet unnötiges Kopieren von Daten |
Zurück
Es wird ein Series-Objekt zurückgegeben, wenn alle Series-Objekte entlang der axis=0 verkettet sind. Es gibt ein DataFrame-Objekt zurück, wenn jedes zu verkettende Objekt ein DataFrame ist, oder die Series-Objekte entlang der axis=1 verkettet sind.
Beispiel: Verkettung von 2 Pandas-Serien entlang der Zeilenachse mit der Methode pandas.concat()
import pandas as pd
ser_1 = pd.Series([20, 45, 36, 45])
print("Series-1:")
print(ser_1, "\n")
ser_2 = pd.Series([48, 46, 34, 38])
print("Series-2:")
print(ser_2, "\n")
concatenated_ser = pd.concat([ser_1, ser_2])
print("Result after Concatenation of ser_1 and ser_2:")
print(concatenated_ser)
Ausgabe:
Series-1:
0 20
1 45
2 36
3 45
dtype: int64
Series-2:
0 48
1 46
2 34
3 38
dtype: int64
Result after Concatenation of ser_1 and ser_2:
0 20
1 45
2 36
3 45
0 48
1 46
2 34
3 38
dtype: int64
Es werden die Series-Objekte ser_1 und ser_2 entlang der axis=0 oder zeilenweise verkettet. Die Zeilen eines der Series-Objekte werden über das andere gestapelt. Das verkettete Objekt nimmt standardmäßig index-Werte von den übergeordneten Objekten. Wir können ignore_index=True setzen, um dem verketteten Objekt neue Indexwerte zuzuweisen.
import pandas as pd
ser_1 = pd.Series([20, 45, 36, 45])
print("Series-1:")
print(ser_1, "\n")
ser_2 = pd.Series([48, 46, 34, 38])
print("Series-2:")
print(ser_2, "\n")
concatenated_ser = pd.concat([ser_1, ser_2], ignore_index=True)
print("Result after Concatenation of ser_1 and ser_2:")
print(concatenated_ser)
Ausgabe:
Series-1:
0 20
1 45
2 36
3 45
dtype: int64
Series-2:
0 48
1 46
2 34
3 38
dtype: int64
Result after Concatenation of ser_1 and ser_2:
0 20
1 45
2 36
3 45
4 48
5 46
6 34
7 38
dtype: int64
Es verkettet die Series Objekte und weist dem verketteten Series Objekt neue Indexwerte zu.
Beispiel: Verkettung von 2 Pandas-Serien-Objekten entlang der Spaltenachse mit der Methode pandas.concat()
Wir setzen axis=1 in der Methode pandas.concat(), um Series-Objekte horizontal oder entlang der Spaltenachse zu verketten.
import pandas as pd
ser_1 = pd.Series([20, 45, 36, 45])
print("Series-1:")
print(ser_1, "\n")
ser_2 = pd.Series([48, 46, 34, 38])
print("Series-2:")
print(ser_2, "\n")
concatenated_ser = pd.concat([ser_1, ser_2], axis=1)
print("Result after Horizontal Concatenation of ser_1 and ser_2:")
print(concatenated_ser)
Ausgabe:
Series-1:
0 20
1 45
2 36
3 45
dtype: int64
Series-2:
0 48
1 46
2 34
3 38
dtype: int64
Result after Horizontal Concatenation of ser_1 and ser_2:
0 1
0 20 48
1 45 46
2 36 34
3 45 38
Es werden die Series-Objekte ser_1 und ser_2 horizontal gestapelt.
Beispiel: Konkatenieren von 2 Pandas DataFrame-Objekten mit der Methode pandas.concat()
import pandas as pd
df_1 = pd.DataFrame({"Col-1": [1, 2, 3, 4], "Col-2": [5, 6, 7, 8]})
print("DataFrame-1:")
print(df_1, "\n")
df_2 = pd.DataFrame({"Col-1": [10, 20, 30, 40], "Col-2": [50, 60, 70, 80]})
print("DataFrame-2:")
print(df_2, "\n")
concatenated_df = pd.concat([df_1, df_2], ignore_index=True)
print("Result after Horizontal Concatenation of df_1 and df_2:")
print(concatenated_df)
Ausgabe:
DataFrame-1:
Col-1 Col-2
0 1 5
1 2 6
2 3 7
3 4 8
DataFrame-2:
Col-1 Col-2
0 10 50
1 20 60
2 30 70
3 40 80
Result after Horizontal Concatenation of df_1 and df_2:
Col-1 Col-2
0 1 5
1 2 6
2 3 7
3 4 8
4 10 50
5 20 60
6 30 70
7 40 80
Es werden die DataFrame-Objekte df_1 und df_2 verkettet. Indem wir ignore_index=True setzen, weisen wir dem verketteten DataFrame neue Indizes zu.
Beispiel: Verkettung eines DataFrame mit einem Serienobjekt mit der Methode pandas.concat()
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"Col-1": [1, 2, 3, 4], "Col-2": [5, 6, 7, 8]})
print("DataFrame Object:")
print(df, "\n")
ser = pd.Series([48, 46, 34, 38])
print("Series Object:")
print(ser, "\n")
ser_df = pd.concat([df, ser], axis=1)
print("Concatenation of ser and df:")
print(ser_df)
Ausgabe:
DataFrame Object:
Col-1 Col-2
0 1 5
1 2 6
2 3 7
3 4 8
Series Object:
0 48
1 46
2 34
3 38
dtype: int64
Concatenation of ser and df:
Col-1 Col-2 0
0 1 5 48
1 2 6 46
2 3 7 34
3 4 8 38
Es werden das DataFrame-Objekt df und das Series-Objekt ser miteinander verkettet. Die Verkettung erfolgt spaltenweise, da wir in der Methode pandas.concat() axis=1 gesetzt haben.
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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