オリジナルます。https：この記事では、欠失を有する//morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/np-pd/3-6-pd-concat/
CONCAT
pandas使用して、データを組み合わせた処理を使用する傾向がある複数のデータセットを扱う場合concatの基本的な合併を。そして、concatそこにある多くのパラメータを調整することができ、必要なデータの形式にマージ。
軸（マージ方向）
軸= 0は、任意のパラメータは、デフォルトの機能軸= 0に設定されていない場合、デフォルト値です。
import pandas as pd
import numpy as np
#定义资料集
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns=['a','b','c','d'])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['a','b','c','d'])
df3 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*2, columns=['a','b','c','d'])
#concat纵向合并
res = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0)
#打印结果
print(res)
"""
a b c d
0 0.0 0.0 0.0 0.0
1 0.0 0.0 0.0 0.0
2 0.0 0.0 0.0 0.0
0 1.0 1.0 1.0 1.0
1 1.0 1.0 1.0 1.0
2 1.0 1.0 1.0 1.0
0 2.0 2.0 2.0 2.0
1 2.0 2.0 2.0 2.0
2 2.0 2.0 2.0 2.0
"""注意深い観察は、結果がわかりますindex0は、1、2、0、1、2、0、1、2、になっているindexリセットは、以下を参照してください。
ignore_index（それがインデックスがリセットされます）
#承上一个例子，并将index_ignore设定为True
res = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0, ignore_index=True)
#打印结果
print(res)
"""
a b c d
0 0.0 0.0 0.0 0.0
1 0.0 0.0 0.0 0.0
2 0.0 0.0 0.0 0.0
3 1.0 1.0 1.0 1.0
4 1.0 1.0 1.0 1.0
5 1.0 1.0 1.0 1.0
6 2.0 2.0 2.0 2.0
7 2.0 2.0 2.0 2.0
8 2.0 2.0 2.0 2.0
"""変数結果、インデックス0、1、2、3、4、5、6、7、8。
参加（合併）
join='outer'プリセット値は、そうパラメータが設定されていない場合、デフォルトの機能は、=「は、外側」ジョイン。この実施形態は、長手方向合わせ列に従って行われ、同一の組み合わせ垂直列、単独で他の列から列は、NaNの充填位置を開始しない値を有していませんでした。
import pandas as pd
import numpy as np
#定义资料集
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns=['a','b','c','d'], index=[1,2,3])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['b','c','d','e'], index=[2,3,4])
#纵向"外"合并df1与df2
res = pd.concat([df1, df2], axis=0, join='outer')
print(res)
"""
a b c d e
1 0.0 0.0 0.0 0.0 NaN
2 0.0 0.0 0.0 0.0 NaN
3 0.0 0.0 0.0 0.0 NaN
2 NaN 1.0 1.0 1.0 1.0
3 NaN 1.0 1.0 1.0 1.0
4 NaN 1.0 1.0 1.0 1.0
"""原理は、上記の例を説明したが、唯一の同じ列が一緒にマージ、他方が放棄されるであろう。
#承上一个例子
#纵向"内"合并df1与df2
res = pd.concat([df1, df2], axis=0, join='inner')
#打印结果
print(res)
"""
b c d
1 0.0 0.0 0.0
2 0.0 0.0 0.0
3 0.0 0.0 0.0
2 1.0 1.0 1.0
3 1.0 1.0 1.0
4 1.0 1.0 1.0
"""
#重置index并打印结果
res = pd.concat([df1, df2], axis=0, join='inner', ignore_index=True)
print(res)
"""
b c d
0 0.0 0.0 0.0
1 0.0 0.0 0.0
2 0.0 0.0 0.0
3 1.0 1.0 1.0
4 1.0 1.0 1.0
5 1.0 1.0 1.0
"""join_axes（準じて合成軸）
import pandas as pd
import numpy as np
#定义资料集
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns=['a','b','c','d'], index=[1,2,3])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['b','c','d','e'], index=[2,3,4])
#依照`df1.index`进行横向合并
res = pd.concat([df1, df2], axis=1, join_axes=[df1.index])
#打印结果
print(res)
"""
a b c d b c d e
1 0.0 0.0 0.0 0.0 NaN NaN NaN NaN
2 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0
3 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0
"""
#移除join_axes，并打印结果
res = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(res)
"""
a b c d b c d e
1 0.0 0.0 0.0 0.0 NaN NaN NaN NaN
2 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0
3 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0
4 NaN NaN NaN NaN 1.0 1.0 1.0 1.0
"""（データを追加）追加
唯一の垂直統合、組み合わせなし横を追加します。
import pandas as pd
import numpy as np
#定义资料集
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns=['a','b','c','d'])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['a','b','c','d'])
df3 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['a','b','c','d'])
s1 = pd.Series([1,2,3,4], index=['a','b','c','d'])
#将df2合并到df1的下面，以及重置index，并打印出结果
res = df1.append(df2, ignore_index=True)
print(res)
"""
a b c d
0 0.0 0.0 0.0 0.0
1 0.0 0.0 0.0 0.0
2 0.0 0.0 0.0 0.0
3 1.0 1.0 1.0 1.0
4 1.0 1.0 1.0 1.0
5 1.0 1.0 1.0 1.0
"""
#合并多个df，将df2与df3合并至df1的下面，以及重置index，并打印出结果
res = df1.append([df2, df3], ignore_index=True)
print(res)
"""
a b c d
0 0.0 0.0 0.0 0.0
1 0.0 0.0 0.0 0.0
2 0.0 0.0 0.0 0.0
3 1.0 1.0 1.0 1.0
4 1.0 1.0 1.0 1.0
5 1.0 1.0 1.0 1.0
6 1.0 1.0 1.0 1.0
7 1.0 1.0 1.0 1.0
8 1.0 1.0 1.0 1.0
"""
#合并series，将s1合并至df1，以及重置index，并打印出结果
res = df1.append(s1, ignore_index=True)
print(res)
"""
a b c d
0 0.0 0.0 0.0 0.0
1 0.0 0.0 0.0 0.0
2 0.0 0.0 0.0 0.0
3 1.0 2.0 3.0 4.0
"""