concat

concat函数是在pandas底下的方法，可以将数据根据不同的轴作简单的融合 12 pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False) 12

参数说明  objs: series，dataframe或者是panel构成的序列lsit  axis： 需要合并链接的轴，0是行，1是列  join：连接的方式 inner，或者outer

其他一些参数不常用，用的时候再补上说明。

1.1 相同字段的表首尾相接

例子：

# 现将表构成list，然后在作为concat的输入

frames = [df1, df2, df3]

result = pd.concat(frames)

练习：

import pandas as pd import os frames = [] with open("test.txt") as fp: for line in fp: ebayno = str(line.strip()) #读入ebayno if os.path.exists("result\\" + ebayno + ".csv"): #判断是否存在ebayno对应的csv文件 temp = pd.read_csv("result\\" + ebayno + ".csv") #读入csv文件，并添加到数组frames里 frames.append(temp) result = pd.concat(frames) #表竖向连接 result.to_csv("result\\together.csv", index = False) #写出到csv文件，并且索引不写入

两个表连接

import pandas as pd f1 = pd.read_csv("category_viogidata.csv" , encoding="gbk") f2 = pd.read_csv("category_viogidataer.csv" , encoding="gbk") result = pd.concat([f1 , f2]) #表竖向连接 result.to_csv("category_data.csv", index = False, columns = ["ebayno","category"]) #写出到csv文件，并且索引不写入