Pandas 循环中的数据框拼接

在本文中，我们将介绍如何在循环中生成的Pandas数据框中执行拼接操作。这是一个常见的数据分析任务，可能会在每个项目中涉及到。

首先，让我们生成几个示例数据框。假设我们想要生成5个数据框，每个数据框包含3列和4行数据。可以使用以下代码生成这些数据框：

import pandas as pd
import numpy as np

df_list = []
for i in range(5):
    df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, size=(4, 3)), columns=list('ABC'))
    df_list.append(df)

这将生成一个包含5个数据框的列表。现在，我们需要将它们组合成一个大的数据框，以便更轻松地分析数据。

阅读更多：Pandas 教程

Pandas Concat函数

一个最基本的合并方法就是使用Pandas的concat()函数。这个函数可以将多个数据框纵向或横向拼接。

在我们的示例中，我们需要将所有数据框纵向拼接成一个数据框。可以使用以下代码：

merged_df = pd.concat(df_list, axis=0, ignore_index=True)

axis=0表示纵向拼接，ignore_index=True表示重新索引。

我们可以检查新的数据框。可以使用以下代码：

print(merged_df)

最后的结果是这样的：

    A  B  C
0   7  7  4
1   7  2  6
2   1  0  9
3   7  3  8
4   3  5  4
5   9  2  3
6   8  1  0
7   2  1  5
8   0  1  9
9   7  5  9
10  9  8  2
11  7  7  8
12  2  4  7
13  0  9  2
14  5  7  8
15  5  9  9
16  7  5  5
17  6  9  6
18  6  6  8
19  8  3  4

我们可以看到一个包含20行和3列的大数据框。

Pandas Append函数

另一个合并数据框的方法是使用append()函数。与前面使用的concat()函数不同，append()函数只能将两个数据框纵向拼接，不能横向拼接。

假设我们有两个数据框。可以使用以下代码将它们追加到一起：

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

merged_df = df1.append(df2, ignore_index=True)

也可以使用ignore_index=True来重新编号。

使用append()函数的主要问题是，如果您正在使用循环来生成数据框，则将生成多个数据框。将这些数据框合并到一个大的数据框中需要大量的代码。一些用户可能发现使用concat()函数更容易，因为它可以同时处理多个数据框。

总结

在本文中，我们学习了在循环中生成的Pandas数据框中执行拼接操作的两种方法。 Pands的concat()函数可以纵向和横向拼接多个数据框，而append()函数只能纵向拼接两个数据框。使用这些函数之一可以轻松地将多个数据框合并为一个大的数据框，以便进行更进一步的数据分析。在实践中，需要根据具体应用场景选择适当的方法，而不是简单地使用一个通用方法。希望本文能够帮助您更好地处理和分析Pandas数据框。