当前位置：极客教程 > Pandas > Pandas 问答 > Pandas concat reset index

Pandas concat reset index

Pandas concat reset index

参考：pandas concat reset index

在数据处理和分析中，经常需要将多个数据集合并为一个大的数据集，以便进行统一的处理和分析。Pandas 是 Python 数据分析库中一个非常重要的工具，它提供了非常丰富的数据结构和数据操作功能。本文将详细介绍如何使用 Pandas 的 concat 函数来合并数据，并通过 reset_index 方法来重新设置数据的索引。这两个功能在数据预处理中非常常见，合理使用它们可以极大地简化数据处理的工作。

1. pandas concat 的基本使用

concat 函数是 pandas 中用于合并数据的一个非常重要的函数，它可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起。使用 concat 可以非常灵活地在不同的维度上合并数据，比如行合并或列合并。

示例代码 1：基本的行合并

import pandas as pd

# 创建两个 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
    'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']
}, index=[0, 1, 2, 3])

df2 = pd.DataFrame({
    'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
    'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
    'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']
}, index=[4, 5, 6, 7])

# 使用 concat 进行行合并
result = pd.concat([df1, df2])
print(result)
Python

Output:

Pandas concat reset index

示例代码 2：带有多层索引的行合并

import pandas as pd

# 创建两个 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
    'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']
}, index=[0, 1, 2, 3])

df2 = pd.DataFrame({
    'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
    'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
    'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']
}, index=[4, 5, 6, 7])

# 使用 concat 进行行合并，并添加多层索引
result = pd.concat([df1, df2], keys=['df1', 'df2'])
print(result)
Python

Output:

Pandas concat reset index

示例代码 3：列合并

import pandas as pd

# 创建两个 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
    'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']
}, index=[0, 1, 2, 3])

df2 = pd.DataFrame({
    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']
}, index=[0, 1, 2, 3])

# 使用 concat 进行列合并
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(result)
Python

Output:

Pandas concat reset index

2. reset_index 的基本使用

在数据合并后，经常需要重新设置索引，以保证索引的唯一性和有序性。reset_index 方法可以重置 DataFrame 的索引，并使用默认的整数索引替换原来的索引。

示例代码 4：重置索引

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']
}, index=[0, 1, 2, 3])

# 重置索引
result = df.reset_index()
print(result)
Python

Output:

Pandas concat reset index

示例代码 5：重置索引并删除旧索引

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']
}, index=[0, 1, 2, 3])

# 重置索引并删除旧索引
result = df.reset_index(drop=True)
print(result)
Python

Output:

Pandas concat reset index

示例代码 6：重置索引并将旧索引作为列添加

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']
}, index=[0, 1, 2, 3])

# 重置索引并将旧索引作为列添加
result = df.reset_index().rename(columns={'index': 'old_index'})
print(result)
Python

Output:

Pandas concat reset index

3. 结合使用 concat 和 reset_index

在实际的数据处理过程中，concat 和 reset_index 经常需要结合使用。通过 concat 合并数据后，使用 reset_index 重新设置索引，可以使得合并后的数据集具有统一的、有序的索引。

示例代码 7：合并数据后重置索引

import pandas as pd

# 创建两个 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
    'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']
}, index=[0, 1, 2, 3])

df2 = pd.DataFrame({
    'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7']
}, index=[4, 5, 6, 7])

# 使用 concat 进行行合并
result = pd.concat([df1, df2])

# 重置索引
result_reset = result.reset_index(drop=True)
print(result_reset)
Python

Output:

Pandas concat reset index

示例代码 8：合并数据并保留多层索引

import pandas as pd

# 创建两个 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
    'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']
}, index=[0, 1, 2, 3])

df2 = pd.DataFrame({
    'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7']
}, index=[4, 5, 6, 7])

# 使用 concat 进行行合并，并保留多层索引
result = pd.concat([df1, df2], keys=['Group1', 'Group2'])

# 重置索引，并保留原来的索引作为新的列
result_reset = result.reset_index().rename(columns={'level_0': 'Group', 'level_1': 'Original_Index'})
print(result_reset)
Python

Output:

Pandas concat reset index

示例代码 9：列合并后重置索引

import pandas as pd

# 创建两个 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
    'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']
}, index=[0, 1, 2, 3])

df2 = pd.DataFrame({
    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']
}, index=[0, 1, 2, 3])

# 使用 concat 进行列合并
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)

# 重置索引
result_reset = result.reset_index(drop=True)
print(result_reset)
Python

Output:

Pandas concat reset index

示例代码 10：合并多个 DataFrame 并重置索引

import pandas as pd

# 创建三个 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
    'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']
}, index=[0, 1, 2, 3])

df2 = pd.DataFrame({
    'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7']
}, index=[4, 5, 6, 7])

df3 = pd.DataFrame({
    'A': ['A8', 'A9', 'A10', 'A11'],
    'B': ['B8', 'B9', 'B10', 'B11']
}, index=[8, 9, 10, 11])

# 使用 concat 进行行合并
result = pd.concat([df1, df2, df3])

# 重置索引
result_reset = result.reset_index(drop=True)
print(result_reset)
Python

Output:

Pandas concat reset index

4. 高级应用：使用 concat 和 reset_index 处理复杂数据

在处理更复杂的数据结构时，concat 和 reset_index 的灵活使用可以帮助我们解决多种数据整合的问题。例如，我们可能需要合并来自不同数据源的数据，这些数据源的索引可能完全不同，或者我们需要在合并后的数据集中保留关于数据来源的信息。

示例代码 11：合并具有不同列的 DataFrame

import pandas as pd

# 创建两个 DataFrame，列不完全相同
df1 = pd.DataFrame({
    'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
    'E': ['E0', 'E1', 'E2', 'E3']
}, index=[0, 1, 2, 3])

df2 = pd.DataFrame({
    'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']
}, index=[4, 5, 6, 7])

# 使用 concat 进行行合并，处理不同的列
result = pd.concat([df1, df2], sort=False)

# 重置索引
result_reset = result.reset_index(drop=True)
print(result_reset)
Python

Output:

Pandas concat reset index

示例代码 12：合并数据并使用多层索引标记数据来源

import pandas as pd

# 创建两个 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
    'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']
}, index=[0, 1, 2, 3])

df2 = pd.DataFrame({
    'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7']
}, index=[4, 5, 6, 7])

# 使用 concat 进行行合并，并标记数据来源
result = pd.concat([df1, df2], keys=['Source1', 'Source2'])

# 重置索引，并保留原来的多层索引信息
result_reset = result.reset_index().rename(columns={'level_0': 'Source', 'level_1': 'Original_Index'})
print(result_reset)
Python

Output:

Pandas concat reset index

以上示例展示了如何使用 Pandas 的 concat 和 reset_index 功能来处理各种复杂的数据合并和索引重置需求。通过这些功能的组合使用，我们可以灵活地处理各种数据结构和来源，有效地进行数据整合和预处理。

Python教程

Python 教程

Python 教程
Tkinter 教程

Tkinter 教程
Pandas 教程

Pandas 教程
NumPy 教程

NumPy 教程
Flask 教程

Flask 教程
Django 教程

Django 教程
PySpark 教程

PySpark 教程
wxPython 教程

wxPython 教程
SymPy 教程

SymPy 教程
Seaborn 教程

Seaborn 教程
SciPy 教程

SciPy 教程
RxPY 教程

RxPY 教程
Pycharm 教程

Pycharm 教程
Pygame 教程

Pygame 教程
PyGTK 教程

PyGTK 教程
PyQt 教程

PyQt 教程
PyQt5 教程

PyQt5 教程
PyTorch 教程

PyTorch 教程
Matplotlib 教程

Matplotlib 教程
Web2py 教程

Web2py 教程
BeautifulSoup 教程

BeautifulSoup 教程

Java教程

Java 教程

Java 教程

Web教程

HTML 教程

HTML 教程
CSS 教程

CSS 教程
CSS3 教程

CSS3 教程
jQuery 教程

jQuery 教程
Ajax 教程

Ajax 教程
AngularJS 教程

AngularJS 教程
TypeScript 教程

TypeScript 教程
WordPress 教程

WordPress 教程
Laravel 教程

Laravel 教程
Next.js 教程

Next.js 教程
PhantomJS 教程

PhantomJS 教程
Three.js 教程

Three.js 教程
Underscore.JS 教程

Underscore.JS 教程
WebGL 教程

WebGL 教程
WebRTC 教程

WebRTC 教程
VueJS 教程

VueJS 教程

数据库教程

SQL 教程

SQL 教程
MySQL 教程

MySQL 教程
MongoDB 教程

MongoDB 教程
PostgreSQL 教程

PostgreSQL 教程
SQLite 教程

SQLite 教程
Redis 教程

Redis 教程
MariaDB 教程

MariaDB 教程

图形图像教程

Vulkan 教程

Vulkan 教程
OpenCV 教程

OpenCV 教程

大数据教程

R语言 教程

R语言 教程

开发工具教程

Git 教程

Git 教程
VSCode 教程

VSCode 教程
Docker 教程

Docker 教程
Gerrit 教程

Gerrit 教程
Excel 教程

Excel 教程

计算机教程

Go语言 教程

Go语言 教程
C++ 教程

C++ 教程

Pandas 精品教程

登录

找回密码？

注册