Pandas 拼接后重新计算索引

在本文中，我们将介绍在Pandas中进行拼接操作后，如何重新计算索引。

问题描述

当我们在Pandas中对数据进行拼接操作时，有可能会导致索引重叠，而Pandas会基于索引进行拼接，这就会影响后续的数据分析操作。

例如，我们有两个DataFrame df1和df2，它们的索引如下：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'a': [1, 2], 'b': [3, 4]}, index=[0, 1])
df2 = pd.DataFrame({'a': [10, 20], 'b': [30, 40]}, index=[1, 2])

df1的索引为[0, 1]，df2的索引为[1, 2]。现在我们进行拼接操作：

result = pd.concat([df1, df2])

result的结果如下：

可以看到，结果的索引中出现了重叠的部分，即索引为1的数据。

解决方法

为了避免索引重叠的问题，我们可以使用ignore_index参数来重新计算索引：

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

此时，result的结果如下：

可以看到，索引已经重新计算了。

另外，如果我们想在拼接的结果中保留原始数据的索引信息，我们可以使用keys参数来设置：

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

此时，result的结果如下：

        a   b
df1 0   1   3
    1   2   4
df2 1  10  30
    2  20  40

可以看到，索引被分成了两层，第一层为原始数据的索引信息，第二层为具体的数据。

示例

以下是一个完整的示例，展示如何通过拼接操作来合并两张股票数据表：

import pandas as pd
from datetime import datetime

# 读取两张股票交易数据表格
aapl = pd.read_csv('AAPL.csv')
msft = pd.read_csv('MSFT.csv')

# 将日期列转化为datetime类型的格式
aapl['Date'] = pd.to_datetime(aapl['Date'])
msft['Date'] = pd.to_datetime(msft['Date'])

# 将日期列设置为索引
aapl.set_index('Date', inplace=True)
msft.set_index('Date', inplace=True)

# 拼接两张数据表
stocks = pd.concat([aapl, msft], keys=['AAPL', 'MSFT'])

# 打印结果
print(stocks.head())

该示例中，我们先读取了两张股票交易数据表格，并将日期列转化为datetime类型的格式。然后，我们将日期列设置为索引，并进行拼接操作。

最终的数据表stocks中，数据被分成了两个层次，第一层为股票代码，第二层为具体的数据，如下所示：

                  Open        High         Low       Close     Volume  Adj Close
AAPL 2000-01-03  104.87  112.500000  101.125000  111.937502  1831000.0  98.696322
     2000-01-04  108.25  110.625000  101.187500  102.500003  9350000.0  90.605183
     200次-01-05  103.75  110.562500  103.000000  104.000003  9855000.0  92.814453
     2000-01-06  106.12  107.000000   95.000000   95.000003  7674000.0  84.069984
     2000-01-07   96.50  101.000000   95.500000   99.500000  7290000.0  88.216453
MSFT 2000-01-03  116.56  121.750000  113.500000  116.562500  53228400.0  37.495686

可以看到，拼接的结果十分清晰，每个股票的数据都被归类在它所属的代码之下。