Pandas מסוגלת לשלב אובייקטי Series, DataFrame ו-Panel באמצעות סוגים שונים של לוגיקה סטית עבור האינדקסים ופונקציונליות האלגברה ההתייחסותית.

ה concat() הפונקציה אחראית לביצוע פעולת שרשור לאורך ציר ב-DataFrame.

תחביר:

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

פרמטרים:

objs:זהו רצף או מיפוי של סדרות או אובייקטי DataFrame.
אם נעביר dict ב-DataFrame, המפתחות הממוינים ישמשו בתור ארגומנט keys, והערכים ייבחרו במקרה זה. אם קיימים אובייקטים שאינם אובייקטים, הוא יוסר אלא אם כולם אינם, ובמקרה זה, ValueError יועלה.צִיר:זהו ציר לשרשור לאורכו.לְהִצְטַרֵף:אחראי על טיפול באינדקסים בציר אחר.הצטרפות_צירים:רשימה של אובייקטי אינדקס. במקום לבצע את ההיגיון הפנימי או החיצוני של הסט, אינדקסים ספציפיים משתמשים בציר השני (n-1).ignore_index:bool, ערך ברירת המחדל False
הוא אינו משתמש בערכי האינדקס על ציר השרשור, אם נכון. הציר המתקבל יסומן כ-0, ..., n - 1.

החזרות

סדרה מוחזרת כאשר אנו משרשרים את כל הסדרות לאורך הציר (ציר=0). במקרה אם objs מכיל DataFrame אחד לפחות, הוא מחזיר DataFrame.

דוגמה1:

 import pandas as pd a_data = pd.Series(['p', 'q']) b_data = pd.Series(['r', 's']) pd.concat([a_data, b_data]) 

תְפוּקָה

 0 p 1 q 0 r 1 s dtype: object 

דוגמה 2: בדוגמה לעיל, נוכל לאפס את האינדקס הקיים באמצעות ה- ignore_index פָּרָמֶטֶר. הקוד שלהלן מדגים את פעולתו של ignore_index .

 import pandas as pd a_data = pd.Series(['p', 'q']) b_data = pd.Series(['r', 's']) pd.concat([a_data, b_data], ignore_index=True) 

תְפוּקָה

 0 p 1 q 2 r 3 s dtype: object 

דוגמה 3: אנו יכולים להוסיף אינדקס היררכי ברמה החיצונית ביותר של הנתונים על ידי שימוש ב- מפתחות פָּרָמֶטֶר.

 import pandas as pd a_data = pd.Series(['p', 'q']) b_data = pd.Series(['r', 's']) pd.concat([a_data, b_data], keys=['a_data', 'b_data']) 

תְפוּקָה

 a_data 0 p 1 q b_data 0 r 1 s dtype: object 

דוגמה 4: אנו יכולים לתייג את מפתחות האינדקס באמצעות ה שמות פָּרָמֶטֶר. הקוד שלהלן מציג את פרמטר פעולת השמות.

ד כפכף

 import pandas as pd a_data = pd.Series(['p', 'q']) b_data = pd.Series(['r', 's']) pd.concat([a_data, b_data], keys=['a_data', 'b_data']) pd.concat([a_data, b_data], keys=['a_data', 'b_data'], names=['Series name', 'Row ID']) 

תְפוּקָה

 Series name Row ID a_data 0 p 1 q b_data 0 r 1 s dtype: object 

שרשור באמצעות append

שיטת התוספת מוגדרת כקיצור דרך שימושי לשרשרת ה-Series ו-DataFrame.

דוגמא:

 import pandas as pd one = pd.DataFrame({ 'Name': ['Parker', 'Smith', 'Allen', 'John', 'Parker'], 'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5'], 'Marks_scored':[98,90,87,69,78]}, index=[1,2,3,4,5]) two = pd.DataFrame({ 'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'], 'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5'], 'Marks_scored':[89,80,79,97,88]}, index=[1,2,3,4,5]) print (one.append(two)) 

תְפוּקָה

 Name subject_id Marks_scored 1 Parker sub1 98 2 Smith sub2 90 3 Allen sub4 87 4 John sub6 69 5 Parker sub5 78 1 Billy sub2 89 2 Brian sub4 80 3 Bran sub3 79 4 Bryce sub6 97 5 Betty sub5 88