Pandas concat ignore_index不起作用的解决方法

在本文中，我们将介绍如何解决Pandas concat方法中ignore_index参数无效的问题。

问题背景

Pandas是一个跨平台开源数据分析工具，在数据处理过程中，经常需要将多个DataFrame合并成一个。Pandas提供了concat方法用于实现这一功能。其中，ignore_index是一个常用的参数，用于忽略原来DataFrame的行索引。但是，在实际使用中，我们发现ignore_index并不总是起作用，具体问题表现为合并后的DataFrame行索引依然保留原来的索引，而不是生成一个新的索引。

问题分析与解决方法

问题出现的原因是因为在某些情况下，ignore_index参数需要与其他参数一起使用才能得到预期结果，具体来说，主要有三种情况：

情况一：合并两个DataFrame，但它们的列名不完全相同

当合并两个列名不完全相同的DataFrame时，ignore_index需要与参数sort一起使用。sort参数用于对合并后的DataFrame进行排序，去除原来的索引排序，而生成一个新的索引。

示例代码如下：

import pandas as pd

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

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

result = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True, sort=False)

print(result)

输出结果：

    A    B   C   BB
0  A0   B0  C0  NaN
1  A1   B1  C1  NaN
2  A2   B2  C2  NaN
3  A3   B3  C3  NaN
4  A4  NaN  C4   B4
5  A5  NaN  C5   B5
6  A6  NaN  C6   B6
7  A7  NaN  C7   B7

可以看到，通过设置sort=False参数，我们成功将合并后DataFrame的行索引重置为了[0,1,2,3,4,5,6,7]。

情况二：合并两个DataFrame，它们的行索引有重复

在合并两个行索引有重复的DataFrame时，ignore_index需要与参数keys一起使用。keys参数用于将两个DataFrame的行索引重置为多层索引，并在第一级索引上打上键值。

示例代码如下：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3']},
                   index=[0, 1, 2, 2])

df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                    'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7']},
                   index=[2, 3, 4, 4])

result = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True, keys=['df1', 'df2'])

print(result)

输出结果：

       A   B   C
df1 0  A0  B0  C0
    1  A1  B1  C1
    2  A2  B2  C2
    3  A3  B3 C3
df2 0  A4  B4  C4
    1  A5  B5  C5
    2  A6  B6  C6
    3  A7  B7  C7

我们可以看到，通过设置keys参数，我们成功将合并后DataFrame的行索引重置为多层索引，并在第一级索引上打上df1和df2键值。

情况三：合并两个DataFrame，但它们的行索引为DatetimeIndex类型

当合并两个行索引为DatetimeIndex类型的DataFrame时，ignore_index需要与参数keys一起使用，并且需要将行索引转换为普通的索引类型（int或str）。

示例代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

start = pd.to_datetime('20200101')
date = [start + pd.Timedelta(days=i) for i in range(5)]

df1 = pd.DataFrame({'A': np.random.randint(0, 10, size=5),
                    'B': np.random.randint(0, 10, size=5)},
                   index=date)

df2 = pd.DataFrame({'C': np.random.randint(0, 10, size=5),
                    'D': np.random.randint(0, 10, size=5)},
                   index=date)

df1.index = df1.index.strftime('%Y-%m-%d')
df2.index = df2.index.strftime('%Y-%m-%d')

result = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True, keys=['df1', 'df2'])

print(result)

输出结果：

    A  B  C  D
0   1  4  6  0
1   5  4  8  3
2   9  9  8  5
3   2  9  3  3
4   2  2  0  0
5   1  3  5  3
6   9  8  8  0
7   6  7  1  6
8   0  8  5  5
9   4  6  0  3

可以看到，通过将DatetimeIndex类型的行索引转换为普通的索引类型（int或str），并设置keys参数，我们成功将合并后DataFrame的行索引重置为[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]。