Pandas Función concat
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pandas.concat()Sintaxis -
Ejemplo: Concatenar 2 series de pandas a lo largo del eje de fila utilizando el método
pandas.concat() -
Ejemplo: Concatenar 2 objetos
SeriesPandas a lo largo del eje de columna mediante el métodopandas.concat() -
Ejemplo: Concatenar 2 objetos Pandas DataFrame usando el método
pandas.concat() -
Ejemplo: Concatenar DataFrame con un objeto de serie usando el método
pandas.concat()
El método pandas.concat() concatena objetos Pandas DataFrame o Series.
pandas.concat() Sintaxis
pandas.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
sort=False,
copy=True,
)
Parámetros
objs |
secuencia o mapeo de objetos Pandas Series o DataFrame a concatenar. |
join |
Método de unión (inner o outer) |
axis |
concat a lo largo de la fila (axis = 0) o columna (axis = 1) |
ignore_index |
Booleano. Si es True, los índices de los DataFrames originales se ignoran. |
keys |
secuencia para agregar un identificador a los índices de resultados |
levels |
niveles a utilizar para crear un MultiIndex |
names |
nombres para niveles en MultiIndex |
verify_integrity |
Booleano. Si es True, busque duplicados |
sort |
Booleano. Ordenar el eje de no concatenación si aún no está alineado cuando unión es exterior. |
copy |
Booleano. Si es False, evite la copia innecesaria de datos. |
Retorna
Devuelve un objeto Series si todos los objetos Series están concatenados a lo largo del axis = 0. Devuelve un objeto DataFrame si algún objeto a concatenar es un DataFrame, o los objetos Series están concatenados a lo largo del axis = 1.
Ejemplo: Concatenar 2 series de pandas a lo largo del eje de fila utilizando el método 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)
Producción:
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
Concatena los objetos Series ser_1 y ser_2 a lo largo de axis = 0 o por filas. Las filas de uno de los objetos Series se apilan una encima de la otra. El objeto concatenado tomará valores de índice de los objetos principales por defecto. Podemos establecer ignore_index = True para asignar nuevos valores de índice al objeto concatenado.
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)
Producción:
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
Concatena los objetos Series y asigna nuevos valores de índice al objeto Series concatenado.
Ejemplo: Concatenar 2 objetos Series Pandas a lo largo del eje de columna mediante el método pandas.concat()
Establecemos axis = 1 en el método pandas.concat() para concatenar objetos Series horizontalmente oa lo largo del eje de columna.
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)
Producción:
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
Apila horizontalmente los objetos Series ser_1 y ser_2.
Ejemplo: Concatenar 2 objetos Pandas DataFrame usando el método 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)
Producción:
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
Concatena los objetos DataFrame df_1 y df_2. Al establecer ignore_index = True, asignamos nuevos índices al DataFrame concatenado.
Ejemplo: Concatenar DataFrame con un objeto de serie usando el método 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)
Producción:
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
Concatena el objeto DataFrame df y el objeto Series ser juntos. La concatenación se realiza en columnas, ya que hemos establecido axis = 1 en el método pandas.concat().
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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