Funzione Pandas concat
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pandas.concat()Sintassi -
Esempio: concatena 2 serie di pandas lungo l’asse di riga usando il metodo
pandas.concat() -
Esempio: concatena 2 oggetti della serie Pandas lungo l’asse di colonna usando il metodo
pandas.concat() -
Esempio: concatena 2 oggetti DataFrame Pandas usando il metodo
pandas.concat() -
Esempio: concatenare DataFrame con un oggetto della serie utilizzando il metodo
pandas.concat()
Il metodo pandas.concat() concatena gli oggetti Pandas DataFrame o Series.
pandas.concat() Sintassi
pandas.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
sort=False,
copy=True,
)
Parametri
objs |
sequenza o mappatura di oggetti Pandas Series o DataFrame da concatenare. |
join |
Metodo di unione (inner o outer) |
axis |
concatenare lungo la riga (axis=0) o colonna (axis=1) |
ignore_index |
Booleano. Se True, gli indici dell’originale DataFrames vengono ignorati. |
keys |
sequenza per aggiungere un identificatore agli indici dei risultati |
levels |
livelli da utilizzare per creare un MultiIndex |
names |
nomi per i livelli in MultiIndex |
verify_integrity |
Booleano. Se True, verifica la presenza di duplicati |
sort |
Booleano. Ordina l’asse di non concatenazione se non è già allineato quando join è outer. |
copy |
Booleano. Se False, evitare la copia non necessaria dei dati |
Ritorno
Restituisce un oggetto Series se tutti gli oggetti Series sono concatenati lungo axis=0. Restituisce un oggetto DataFrame se un qualsiasi oggetto da concatenare è un DataFrame, o gli oggetti Series sono concatenati lungo l’axis=1.
Esempio: concatena 2 serie di pandas lungo l’asse di riga usando il metodo 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)
Produzione:
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
Concatena gli oggetti Series ser_1 e ser_2 lungo l ‘axis=0 o per riga. Le file di uno degli oggetti Series vengono impilate l’una sull’altra. L’oggetto concatenato prenderà i valori indice dagli oggetti padre per impostazione predefinita. Possiamo impostare ignore_index=True per assegnare nuovi valori di indice all’oggetto concatenato.
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)
Produzione:
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
Concatena gli oggetti Series e assegna nuovi valori di indice all’oggetto Series concatenato.
Esempio: concatena 2 oggetti della serie Pandas lungo l’asse di colonna usando il metodo pandas.concat()
Impostiamo axis=1 nel metodo pandas.concat() per concatenare gli oggetti Series orizzontalmente o lungo l’asse delle colonne.
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)
Produzione:
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
Impila orizzontalmente gli oggetti Series ser_1 e ser_2.
Esempio: concatena 2 oggetti DataFrame Pandas usando il metodo 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)
Produzione:
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
Concatena gli oggetti DataFrame df_1 e df_2. Impostando ignore_index=True, assegniamo nuovi indici al DataFrame concatenato.
Esempio: concatenare DataFrame con un oggetto della serie utilizzando il metodo 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)
Produzione:
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
Concatena l’oggetto DataFrame df e l’oggetto Series ser insieme. La concatenazione avviene per colonna poiché abbiamo impostato axis=1 nel metodo pandas.concat().
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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