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使用场景：



批量合并相同格式的Excel、给DataFrame添加行、给DataFrame添加列

一句话说明concat语法：

• 使用某种合并方式(inner/outer)
• 沿着某个轴向(axis=0/1)
• 把多个Pandas对象(DataFrame/Series)合并成一个。

concat语法：pandas.concat(objs, axis=0, join=‘outer’, ignore_index=False)

• objs：一个列表，内容可以是DataFrame或者Series，可以混合
• axis：默认是0代表按行合并，如果等于1代表按列合并
• join：合并的时候索引的对齐方式，默认是outer join，也可以是inner join
• ignore_index：是否忽略掉原来的数据索引

append语法：DataFrame.append(other, ignore_index=False)

• append只有按行合并，没有按列合并，相当于concat按行的简写形式
• other：单个dataframe、series、dict，或者列表
• ignore_index：是否忽略掉原来的数据索引

参考文档：

• pandas.concat的api文档：
  
  https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.concat.html
  

• pandas.concat的教程：
  
  https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/merging.html
  

• pandas.append的api文档：
  
  https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.append.html
  

1、使用pandas.concat合并数据

import pandas as pd
#忽略警告
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3'],
                    'E': ['E0', 'E1', 'E2', 'E3']
                   })
                
df2 = pd.DataFrame({ 'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                     'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                     'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                     'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7'],
                     'F': ['F4', 'F5', 'F6', 'F7']
                   })                

• 
  1、默认的concat，参数为axis=0、join=outer、ignore_index=False
  

pd.concat([df1,df2])#行索引不能忽略

• 
  2、使用ignore_index=True可以忽略原来的索引
  

pd.concat([df1,df2], ignore_index=True)#行索引忽略

• 
  3、使用join=inner过滤掉不匹配的列
  

pd.concat([df1,df2], ignore_index=True, join="inner")

• 
  4、使用axis=1相当于添加新列
  

（1）添加一列Series

s1 = pd.Series(list(range(4)), name="F")
pd.concat([df1,s1], axis=1)

（2）添加多列Series

s2 = df1.apply(lambda x:x["A"]+"_GG", axis=1)
s2.name="G"

# 列表可以只有Series
pd.concat([s1,s2], axis=1)

# 列表是可以混合顺序的
pd.concat([s1,df1,s2], axis=1)

2、使用DataFrame.append按行合并数据

df1 = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=list('AB'))
df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]], columns=list('AB'))

• 
  （1）给1个dataframe添加另一个dataframe
  

df1.append(df2)

• 
  （2）忽略原来的索引ignore_index=True
  

df1.append(df2, ignore_index=True)

• 
  （3）可以一行一行的给DataFrame添加数据
  

# 一个空的df
df = pd.DataFrame(columns=['A'])

#低性能版本
for i in range(5):
    # 注意这里每次都在复制
    df = df.append({'A': i}, ignore_index=True)

# 高性能版本，第一个入参是一个列表，避免了多次复制
pd.concat(
    [pd.DataFrame([i], columns=['A']) for i in range(5)],
    ignore_index=True
)