极客教程Numpy用法：连接（join）一个NumPy数组和pandas DataFrame
Numpy 和 pandas 是 Python 数据科学中最重要的两个库。Numpy 提供了数值计算和数组的基本函数，而 pandas 则提供了用于表格形式数据集的强大的数据操纵函数。在本文中，我们将探讨如何使用 Numpy 的 concatenate 函数将 Numpy 数组与 pandas 数据框连接起来。
阅读更多：Numpy 教程
Numpy Concatenate 函数
Numpy 中的 concatenate 函数用于沿着指定轴连接相同形状的两个或多个数组。它以两个或多个数组作为输入并返回一个新数组。concatenate 的语法为：
np.concatenate((array1, array2, ...), axis=0)
axis 参数指定沿着哪个维度连接数组。如果 axis=0，则垂直连接数组，如果 axis=1，则水平连接数组。如果数组在指定的轴上具有不同的形状，则会引发 ValueError。
将 Numpy 数组与 pandas 数据框连接起来
要将 Numpy 数组与 pandas 数据框连接起来，我们可以使用 concatenate 函数。假设我们有一个大小为 (3,1) 的 Numpy 数组和一个只有一列的 pandas 数据框。我们可以按以下方式在垂直方向上将它们连接起来：
import numpy as np
import pandas as pd
a = np.array([[1], [2], [3]])
df = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6]})
result = np.concatenate([a, df.values], axis=1)
在这个例子中，我们首先创建了一个大小为 (3,1) 的 Numpy 数组，其中包含值 1、2 和 3。然后，我们创建一个名为“Ａ”的单列 pandas 数据框，其中包含值 4、5、6。最后，我们使用 concatenate 函数沿着轴=1将 Numpy 数组和数据框在垂直方向上连接，并将结果存储在名为“result”的变量中。
连接的结果是一个形状为 (3,2) 的 Numpy 数组，其中包含值：
array([[1, 4],
[2, 5],
[3, 6]])
请注意，在此示例中，我们使用 DataFrame 的 values 属性来获取底层的 Numpy 数组。这是因为 concatenate 函数期望输入的是 Numpy 数组，而不是 pandas 数据框。
将多个 Numpy 数组与 pandas 数据框连接起来
我们也可以使用 concatenate 函数将多个 Numpy 数组与 pandas 数据框连接起来。假设我们有三个 Numpy 数组和一个有三列的 pandas 数据框。我们可以按以下方式在水平方向上将它们连接起来：
a = np.array([[1], [2], [3]])
b = np.array([[4], [5], [6]])
c = np.array([[7], [8], [9]])
df = pd.DataFrame({'A': [10, 11, 12], 'B': [13, 14, 15], 'C': [16, 17, 18]})
result = np.concatenate([a, b, c, df.values], axis=1)
在这个例子中，我们创建了三个大小为 (3,1) 的 Numpy 数组，分别包含值 1、2 和 3、4、5 和 6、7、8 和 9。我们还创建了一个有三列名为“Ａ”、“Ｂ”和“Ｃ”的 pandas 数据框，其中包含值 10、11、12、13、14、15 和 16、17、18。最后，我们使用 concatenate 函数沿着轴=1将 Numpy 数组和数据框在水平方向上连接，并将结果存储在名为“result”的变量中。
将拼接的结果是一个形状为（3,6）的numpy数组，包含以下值：
array([[ 1, 4, 7, 10, 13, 16],
[ 2, 5, 8, 11, 14, 17],
[ 3, 6, 9, 12, 15, 18]])
在循环中连接numpy数组和pandas DataFrame
在某些情况下，我们可能需要在循环中连接多个numpy数组或pandas DataFrame。例如，假设我们有一个numpy数组列表，并且我们想要将它们与pandas DataFrame垂直连接起来。我们可以使用for循环逐个连接数组，使用concatenate函数：
arrays = [np.array([[1], [2], [3]]), np.array([[4], [5], [6]]), np.array([[7], [8], [9]])]
df = pd.DataFrame({'A': [10, 11, 12]})
result = df.values
for a in arrays:
result = np.concatenate([result, a], axis=1)
在这个例子中，我们有一个三个numpy数组的列表，每个大小为（3,1），包含值[1]，[2]，[3]，[4]，[5]，[6]，[7]，[8]，[9]。我们还有一个名为’A’的单列pandas DataFrame，其中包含值10，11，12。我们定义一个变量called ‘result’来存储连接后的数组。
我们然后使用一个for循环，使用concatenate函数将列表’arrays’中的每个数组水平与’result’数组沿axis=1连接起来。结果数组在每次迭代时存储回到“result”中。
最终值’result’是一个形状为（3,4）的numpy数组，包含以下值：
array([[ 10, 1, 4, 7],
[ 11, 2, 5, 8],
[ 12, 3, 6, 9]])
总结
numpy中的concatenate函数提供了一种强大的工具，用于将numpy数组连接到pandas DataFrame中。通过理解如何使用concatenate沿着指定轴连接数组，我们可以在Python数据科学中操作数据集以满足我们的需求。无论是连接具有相同维数的数组还是在循环中连接数组，concatenate函数都是任何使用Python的数据科学家工具箱中的有价值的工具。