Python: pandas.DataFrame串接; pandas.concat( [df1,df2] , axis=1, ignore_index=True) ; .append() 產生一個新的DataFrame; 插入欄 .insert() 改變原DataFrame

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Python: pandas.DataFrame串接; pandas.concat( [df1,df2] , axis=1, ignore_index=True) ; .append() 產生一個新的DataFrame; 插入欄 .insert() 改變原DataFrame - 儲蓄保險王

lst1 = [
        [“X”,”Y”],
        [“Z”,”W”]
        ]
lst2 = [
        [“a”,”b”],
        [“c”,”d”]
        ]
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame(lst1) ;
print(“DataFrame1:\n”,df1)
df2 = pd.DataFrame(lst2) ;
print(“DataFrame2:\n”,df2)

 

df3 = pd.concat( [df1,df2] ) ;
print(“DataFrame3:\n”,df3)
df4 = pd.concat( [df1,df2],axis=1 ) ;
print(“DataFrame4:\n”,df4)
#[df1,df2] 要用[]包覆,
#換句話說,
#輸入一個list,其元素為DF or Series
df5 = pd.concat( [df1,df2],axis=1 ,
                ignore_index=True) ;
print(“DataFrame5:\n”,df5)
#ignore_index = True
#可以忽略合併時舊的 index 欄位,
#改採用自動產生的 index

Python: pandas.DataFrame串接; pandas.concat( [df1,df2] , axis=1, ignore_index=True) ; .append() 產生一個新的DataFrame; 插入欄 .insert() 改變原DataFrame - 儲蓄保險王

輸出結果:
Python: pandas.DataFrame串接; pandas.concat( [df1,df2] , axis=1, ignore_index=True) ; .append() 產生一個新的DataFrame; 插入欄 .insert() 改變原DataFrame - 儲蓄保險王
append:
Python: pandas.DataFrame串接; pandas.concat( [df1,df2] , axis=1, ignore_index=True) ; .append() 產生一個新的DataFrame; 插入欄 .insert() 改變原DataFrame - 儲蓄保險王
對比list.append(),改變原list
DataFrame.append()產生新的DataFrame
 
append:
Python: pandas.DataFrame串接; pandas.concat( [df1,df2] , axis=1, ignore_index=True) ; .append() 產生一個新的DataFrame; 插入欄 .insert() 改變原DataFrame - 儲蓄保險王
 
insert:
Python: pandas.DataFrame串接; pandas.concat( [df1,df2] , axis=1, ignore_index=True) ; .append() 產生一個新的DataFrame; 插入欄 .insert() 改變原DataFrame - 儲蓄保險王
insert
Python: pandas.DataFrame串接; pandas.concat( [df1,df2] , axis=1, ignore_index=True) ; .append() 產生一個新的DataFrame; 插入欄 .insert() 改變原DataFrame - 儲蓄保險王
雖然最後一欄的欄名稱是8
但語法loc=3
若用loc=4:
Python: pandas.DataFrame串接; pandas.concat( [df1,df2] , axis=1, ignore_index=True) ; .append() 產生一個新的DataFrame; 插入欄 .insert() 改變原DataFrame - 儲蓄保險王
loc超過4的話,則會觸發
IndexError: index 5 is out of bounds for axis 0 with size 4
 

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