Pandas, Dizinler ve ilişkisel cebir işlevselliği için Seriler, DataFrame ve Panel nesnelerini farklı türden küme mantığı aracılığıyla birleştirme yeteneğine sahiptir.

birleştirme() işlevi, DataFrame'deki bir eksen boyunca birleştirme işleminin gerçekleştirilmesinden sorumludur.

Sözdizimi:

 pd.concat(objs,axis=0,join='outer',join_axes=None, ignore_index=False) 

Parametreler:

nesneler:Serilerin veya DataFrame nesnelerinin bir dizisi veya eşlemesidir.
DataFrame'e bir dict iletirsek, sıralanan anahtarlar anahtar olarak kullanılacaktır. anahtarlar argümanı ve bu durumda değerler seçilecektir. Nesne olmayan herhangi bir nesne varsa, hepsi hiçbiri olmadığı sürece bırakılacaktır ve bu durumda, Değer Hatası yükseltilecek.eksen:Bu, birleştirilecek bir eksendir.katılmak:Başka bir eksendeki indekslerin işlenmesinden sorumludur.join_axes:Dizin nesnelerinin listesi. İç veya dış küme mantığını gerçekleştirmek yerine diğer (n-1) eksen için belirli indeksler kullanılır.görmezden_index:bool, varsayılan değer Yanlış
Doğruysa, birleştirme eksenindeki dizin değerlerini kullanmaz. Ortaya çıkan eksen 0, ..., n - 1 olarak etiketlenecektir.

İadeler

Tüm Serileri eksen (eksen=0) boyunca birleştirdiğimizde bir seri döndürülür. durumunda nesneler en az bir DataFrame içeriyorsa, bir DataFrame döndürür.

Örnek 1:

 import pandas as pd a_data = pd.Series(['p', 'q']) b_data = pd.Series(['r', 's']) pd.concat([a_data, b_data]) 

Çıktı

 0 p 1 q 0 r 1 s dtype: object 

Örnek2: Yukarıdaki örnekte mevcut dizini aşağıdaki komutu kullanarak sıfırlayabiliriz: görmezden_index parametre. Aşağıdaki kod çalışmasını göstermektedir görmezden_index .

 import pandas as pd a_data = pd.Series(['p', 'q']) b_data = pd.Series(['r', 's']) pd.concat([a_data, b_data], ignore_index=True) 

Çıktı

 0 p 1 q 2 r 3 s dtype: object 

Örnek 3: Aşağıdakileri kullanarak verinin en dış düzeyine hiyerarşik bir dizin ekleyebiliriz. anahtarlar parametre.

 import pandas as pd a_data = pd.Series(['p', 'q']) b_data = pd.Series(['r', 's']) pd.concat([a_data, b_data], keys=['a_data', 'b_data']) 

Çıktı

 a_data 0 p 1 q b_data 0 r 1 s dtype: object 

Örnek 4: Dizin anahtarlarını kullanarak etiketleyebiliriz. isimler parametre. Aşağıdaki kod, name parametresinin çalışmasını gösterir.

 import pandas as pd a_data = pd.Series(['p', 'q']) b_data = pd.Series(['r', 's']) pd.concat([a_data, b_data], keys=['a_data', 'b_data']) pd.concat([a_data, b_data], keys=['a_data', 'b_data'], names=['Series name', 'Row ID']) 

Çıktı

 Series name Row ID a_data 0 p 1 q b_data 0 r 1 s dtype: object 

Append kullanarak birleştirme

Ekleme yöntemi, Serileri ve DataFrame'i birleştirmek için kullanışlı bir kısayol olarak tanımlanır.

Örnek:

 import pandas as pd one = pd.DataFrame({ 'Name': ['Parker', 'Smith', 'Allen', 'John', 'Parker'], 'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5'], 'Marks_scored':[98,90,87,69,78]}, index=[1,2,3,4,5]) two = pd.DataFrame({ 'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'], 'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5'], 'Marks_scored':[89,80,79,97,88]}, index=[1,2,3,4,5]) print (one.append(two)) 

Çıktı

 Name subject_id Marks_scored 1 Parker sub1 98 2 Smith sub2 90 3 Allen sub4 87 4 John sub6 69 5 Parker sub5 78 1 Billy sub2 89 2 Brian sub4 80 3 Bran sub3 79 4 Bryce sub6 97 5 Betty sub5 88