concat — pandas — Тренажёр

Коротко

pd.concat([df1, df2]) ставит таблицы одну под другой; столбцы сопоставляются по именам.
Недостающие в какой-то таблице столбцы заполняются NaN; join="inner" — оставить только общие.
Индексы сохраняются и могут повторяться — обычно передают ignore_index=True.
keys=[…] добавляет внешний уровень индекса — видно, из какой таблицы строка.
axis=1 — рядом, по совпадающему индексу. Для объединения по значениям столбца-ключа нужен merge.

Синтаксис

pd.concat(objs, axis=0, join="outer", ignore_index=False, keys=None)

Параметры

ПараметрЧто делаетПо умолчанию

objsсписок таблиц или Seriesобязательный

axis0 — одна под другой, 1 — рядом0

join"outer" — все столбцы, "inner" — только общие"outer"

ignore_indexновый индекс 0, 1, 2…False

keysметки частей для внешнего уровня индексаNone

Примеры

Данные для примеровиспользуются во всех примерах ниже

jan = pd.DataFrame({"city": ["Омск", "Тула"], "cups": [120, 95]})
feb = pd.DataFrame({"city": ["Омск", "Сочи"], "cups": [130, 60]})

Одна под другой

pd.concat([jan, feb])                          # индекс повторяется

Вывод

   city  cups
0  Омск   120
1  Тула    95
0  Омск   130
1  Сочи    60

Новый индекс

pd.concat([jan, feb], ignore_index=True)

Вывод

   city  cups
0  Омск   120
1  Тула    95
2  Омск   130
3  Сочи    60

Метки частей

pd.concat([jan, feb], keys=["янв", "фев"])     # откуда строка — во внешнем уровне индекса

Вывод

       city  cups
янв 0  Омск   120
    1  Тула    95
фев 0  Омск   130
    1  Сочи    60

Разные столбцы

extra = pd.DataFrame({"city": ["Пермь"], "rating": [4.7]})
pd.concat([jan, extra], ignore_index=True)     # недостающие столбцы — NaN

Вывод

    city   cups  rating
0   Омск  120.0     NaN
1   Тула   95.0     NaN
2  Пермь    NaN     4.7

Только общие столбцы

extra = pd.DataFrame({"city": ["Пермь"], "rating": [4.7]})
pd.concat([jan, extra], join="inner", ignore_index=True)   # только общие столбцы

Вывод

    city
0   Омск
1   Тула
2  Пермь

Рядом по индексу

prices = pd.DataFrame({"price": [180, 165]})
pd.concat([jan, prices], axis=1)               # рядом; строки сопоставляются по индексу

Вывод

   city  cups  price
0  Омск   120    180
1  Тула    95    165

Подводные камни

concat в цикле

Каждый concat копирует все данные, поэтому склейка по одной строке в цикле работает за квадратичное время. Собирайте части в список и склеивайте один раз.

Список частей и один concat

parts = []
for month, cups in [("янв", 120), ("фев", 130), ("мар", 110)]:
    parts.append(pd.DataFrame({"month": [month], "cups": [cups]}))
pd.concat(parts, ignore_index=True)            # собрать части в список и склеить один раз

Вывод

  month  cups
0   янв   120
1   фев   130
2   мар   110

DataFrame.append удалён

Вызов appendошибка: AttributeError

jan.append(feb)

Ошибка

AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'