Pandas concat Fonction
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pandas.concat()Syntaxe -
Exemple : Concaténer 2 séries de pandas le long de l’axe des lignes en utilisant la méthode
pandas.concat() -
Exemple : Concaténer 2 objets de la série Pandas le long de l’axe des colonnes en utilisant la méthode
pandas.concat() -
Exemple : Concaténer 2 objets Pandas DataFrame en utilisant la méthode
pandas.concat() -
Exemple : Concaténer une DataFrame avec un objet série en utilisant la méthode
pandas.concat()
La méthode pandas.concat() concatène les objets Pandas DataFrame ou Series.
pandas.concat() Syntaxe
pandas.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
sort=False,
copy=True,
)
Paramètres
objs |
séquence ou cartographie des objets Pandas Series ou DataFrame à concaténer. |
join |
Méthode de jointure (inner ou outer) |
axis |
concaténer le long de la ligne (axis=0) ou de la colonne (axis=1) |
ignore_index |
Booléen. Si True, les index des DataFrames d’origine sont ignorés. |
keys |
séquence pour ajouter un identifiant aux index de résultats |
levels |
niveaux à utiliser pour la création d’un MultiIndex |
names |
les noms des niveaux dans MultiIndex |
verify_integrity |
Booléen. Si True, vérifiez s’il y a des doublons |
sort |
Booléen. Trie l’axe de non-concaténation s’il n’est pas déjà aligné lorsque join est outer. |
copy |
Booléen. Si False, éviter la copie inutile des données |
Retourne
Il renvoie un objet Series si tous les objets Series sont concaténés le long de axis=0. Il renvoie un objet DataFrame si l’un des objets à concaténer est un DataFrame, ou si les objets Series sont concaténés le long de axis=1.
Exemple : Concaténer 2 séries de pandas le long de l’axe des lignes en utilisant la méthode 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)
Production :
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
Il concatène les objets Series ser_1 et ser_2 le long de axis=0 ou par ligne. Les lignes d’un des objets Series sont empilées les unes sur les autres. L’objet concaténé prendra par défaut les valeurs d’index des objets parents. Nous pouvons définir ignore_index=True pour attribuer de nouvelles valeurs d’index à l’objet concaténé.
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)
Production :
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
Il concatène les objets Series et assigne de nouvelles valeurs d’index à l’objet Series concaténé.
Exemple : Concaténer 2 objets de la série Pandas le long de l’axe des colonnes en utilisant la méthode pandas.concat()
Dans la méthode pandas.concat() nous avons mis axis=1 pour concaténer les objets de la Series horizontalement ou le long de l’axe des colonnes.
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)
Production :
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
Il empile horizontalement les objets Series ser_1 et ser_2.
Exemple : Concaténer 2 objets Pandas DataFrame en utilisant la méthode 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)
Production :
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
Il concatène les objets DataFrame df_1 et df_2. En définissant ignore_index=True, nous attribuons de nouveaux indices à la DataFrame concaténée.
Exemple : Concaténer une DataFrame avec un objet série en utilisant la méthode 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)
Production :
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
Il concatène l’objet DataFrame df et l’objet Series ser ensemble. La concaténation se fait par colonne, comme nous l’avons défini dans la méthode pandas.concat().
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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