función pandas.concat() en Python

función pandas.concat() con

Sintaxis: concat(objs, eje, unir, ignorar_índice, claves, niveles, nombres, verificar_integridad, ordenar, copiar)

Parámetros:

• objs: Objetos Series o DataFrame
• eje: eje a lo largo del cual concatenar; predeterminado = 0
• unirse: forma de manejar índices en otro eje; predeterminado = ‘exterior’
• ignore_index: si es Verdadero, no use los valores de índice a lo largo del eje de concatenación; predeterminado = Falso
• teclas: secuencia para agregar un identificador a los índices de resultados; predeterminado = Ninguno
• niveles: niveles específicos (valores únicos) a usar para construir un MultiIndex; predeterminado = Ninguno
• nombres: nombres de los niveles en el índice jerárquico resultante; predeterminado = Ninguno
• verificar_integridad: verificar si el nuevo eje concatenado contiene duplicados; predeterminado = Falso
• ordenar: ordenar el eje de no concatenación si aún no está alineado cuando la unión es ‘externa’; predeterminado = Falso
• copiar: si es Falso, no copiar datos innecesariamente; predeterminado = Verdadero

Devoluciones: tipo de objs (Series de DataFrame)

Ejemplo 1: Concatenar 2 Series con parámetros por defecto.

# importing the module
import pandas as pd
  
# creating the Series
series1 = pd.Series([1, 2, 3])
display('series1:', series1)
series2 = pd.Series(['A', 'B', 'C'])
display('series2:', series2)
  
# concatenating
display('After concatenating:')
display(pd.concat([series1, series2]))

Producción:

Ejemplo 2: Concatenar 2 series horizontalmente con índice = 1

# importing the module
import pandas as pd
  
# creating the Series
series1 = pd.Series([1, 2, 3])
display('series1:', series1)
series2 = pd.Series(['A', 'B', 'C'])
display('series2:', series2)
  
# concatenating
display('After concatenating:')
display(pd.concat([series1, series2], 
                  axis = 1))

Producción:

Ejemplo 3: Concatenar 2 DataFrames y asignar claves.

# importing the module
import pandas as pd
  
# creating the DataFrames
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
display('df1:', df1)
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'], 
                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7']})
display('df2:', df2)
  
# concatenating
display('After concatenating:')
display(pd.concat([df1, df2], 
                  keys = ['key1', 'key2']))

Producción:

Ejemplo 4: Concatenar 2 DataFrames horizontalmente con axis = 1 .

# importing the module
import pandas as pd
  
# creating the DataFrames
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
display('df1:', df1)
df2 = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'], 
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
display('df2:', df2)
  
# concatenating
display('After concatenating:')
display(pd.concat([df1, df2],
                  axis = 1))

Producción:

Ejemplo 5: Concatenar 2 DataFrames con ignore_index = True para que los nuevos valores de índice se muestren en el DataFrame concatenado.

# importing the module
import pandas as pd
  
# creating the DataFrames
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
display('df1:', df1)
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'], 
                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7']})
display('df2:', df2)
  
# concatenating
display('After concatenating:')
display(pd.concat([df1, df2], 
                  ignore_index = True))

Producción:

Ejemplo 6: Concatenar un DataFrame con una Serie.

# importing the module
import pandas as pd
  
# creating the DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
display('df:', df1)
# creating the Series
series = pd.Series([1, 2, 3, 4])
display('series:', series)
  
# concatenating
display('After concatenating:')
display(pd.concat([df, series],
                  axis = 1))

Producción: