Numpy 合并两个DataFrame

在数据分析和机器学习中，合并两个DataFrames通常是一项经常需要完成的任务之一。合并两个数据集可以帮助我们发现数据集之间的共性和差异。在本文中，我们将学习使用Numpy库中的函数来合并两个DataFrame。

阅读更多：Numpy 教程

准备工作

首先，我们需要导入Numpy库和Pandas库，因为我们将使用Pandas来加载数据：

import numpy as np
import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                   'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                   'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                   'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']})

这样，我们就创建了两个简单的DataFrames，每个DataFrame都有四个列A、B、C和D，每个列都有四个行。

合并DataFrames

有多种方法可以使用Numpy库合并DataFrames。下面，我们将介绍几种最常用的方法。

水平合并（水平堆叠）

将两个DataFrame按列进行合并的最简单方法是使用Numpy中的hstack函数。这将对两个DataFrames进行水平堆叠，即将一列相同的数据合并在一起。

result = np.hstack([df1, df2])
print(result)

输出结果为：

[['A0' 'B0' 'C0' 'D0' 'A4' 'B4' 'C4' 'D4']
 ['A1' 'B1' 'C1' 'D1' 'A5' 'B5' 'C5' 'D5']
 ['A2' 'B2' 'C2' 'D2' 'A6' 'B6' 'C6' 'D6']
 ['A3' 'B3' 'C3' 'D3' 'A7' 'B7' 'C7' 'D7']]

垂直合并（垂直堆叠）

另一种常用的合并DataFrames的方法是使用vstack函数，它将两个DataFrame按行进行堆叠，即将不同列的相同数据合并在一起。

result = np.vstack([df1, df2])
print(result)

输出结果为：

[['A0' 'B0' 'C0' 'D0']
 ['A1' 'B1' 'C1' 'D1']
 ['A2' 'B2' 'C2' 'D2']
 ['A3' 'B3' 'C3' 'D3']
 ['A4' 'B4' 'C4' 'D4']
 ['A5' 'B5' 'C5' 'D5']
 ['A6' 'B6' 'C6' 'D6']
 ['A7' 'B7' 'C7' 'D7']]

合并操作（concatenate）

我们也可以使用concatenate函数来合并DataFrames。该函数可以进行水平和垂直合并。

result = np.concatenate([df1, df2])
print(result)

输出结果为：

[['A0' 'B0' 'C0' 'D0']
 ['A1' 'B1' 'C1' 'D1']
 ['A2' 'B2' 'C2' 'D2']
 ['A3' 'B3' 'C3' 'D3']
 ['A4' 'B4' 'C4' 'D4']
 ['A5' 'B5' 'C5' 'D5']
 ['A6' 'B6' 'C6'D6']
 ['A7' 'B7' 'C7' 'D7']]

默认情况下，concatenate函数将按行进行水平合并，这也是我们上述示例中的合并方式。但是，我们也可以通过设置axis参数来改变它的合并方式。如果axis设置为1，则我们可以将它们水平合并：

result = np.concatenate([df1, df2], axis=1)
print(result)

输出结果为：

[['A0' 'B0' 'C0' 'D0' 'A4' 'B4' 'C4' 'D4']
 ['A1' 'B1' 'C1' 'D1' 'A5' 'B5' 'C5' 'D5']
 ['A2' 'B2' 'C2' 'D2' 'A6' 'B6' 'C6' 'D6']
 ['A3' 'B3' 'C3' 'D3' 'A7' 'B7' 'C7' 'D7']]

我们可以看到，concatenate函数与hstack函数在本质上是相同的。