Pandas数据分析面试基础题（十一）

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试题：如何对 DataFrame 数据进行连接？

（难度：medium）

分析 在 Pandas 中通过concat()函数用于沿某个特定的轴执行连接操作，函数的语法格式如下：

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

参数说明如下：

• objs：Series、DataFrame对象。
• axis：表示在哪个轴方向上（行或者列）进行连接操作，默认为0，表示行方向。
• join: 指定连接方式，取值有"inner","outer"，默认为outer表示取并集，inner表示取交集。
• ignore_index：布尔值参数，默认为 False，如果为 True，表示不在连接的轴上使用索引。
• join_axes：表示索引对象的列表。

具体使用如下，创建两个不同的 DataFrame 并对其执行连接操作：

import pandas as pd

a = pd.DataFrame({
         'stu_no':[1,2,3,4,5],
         'name': ['Zhangyi', 'Zhanger', 'Zhangsan', 'Zhangsi', 'Zhangwu'],
         'score':[90,87,76,60,68]})
b = pd.DataFrame({
         'stu_no':[6,7,8,9,10],
         'name': ['Zhangliu', 'Zhangqi', 'Zhangba', 'Zhangjiu', 'Zhangshi'],
         'score':[88,85,65,91,65]})
print(a)
print(b)

输出如下：

   stu_no      name  score
0       1   Zhangyi     90
1       2   Zhanger     87
2       3  Zhangsan     76
3       4   Zhangsi     60
4       5   Zhangwu     68
   stu_no      name  score
0       6  Zhangliu     88
1       7   Zhangqi     85
2       8   Zhangba     65
3       9  Zhangjiu     91
4      10  Zhangshi     65

连接a与b:

print(pd.concat([a,b]))

结果输出如下：

  stu_no      name  score
0       1   Zhangyi     90
1       2   Zhanger     87
2       3  Zhangsan     76
3       4   Zhangsi     60
4       5   Zhangwu     68
0       6  Zhangliu     88
1       7   Zhangqi     85
2       8   Zhangba     65
3       9  Zhangjiu     91
4      10  Zhangshi     65

可以看出行索引 index 存在重复的现象，如果想让输出的行索引遵循依次递增的规则，将 ignore_index设置为 True即可。

print(pd.concat([a,b], ignore_index=True))

如果想要在列方向上进行连接，设置参数axis=1即可，将会添加新的列。

print(pd.concat([a,b], axis=1))

扩展 还有一个方便快捷的append()方法，可以在行方向上进行连接，和列表的append()方法功能类似：

print(a.append(b))

原创不易，如果小伙伴们觉得有帮助，麻烦点个赞再走呗~

最后，感谢女朋友在工作和生活中的包容、理解与支持 ！