# 3.2.3：Concat与Append操作

## 相关知识

在`Numpy`中，我们介绍过可以用`np.concatenate`、`np.stack`、`np.vstack`和`np.hstack`实现合并功能。`Pandas`中有一个`pd.concat()`函数与`concatenate`语法类似，但是配置参数更多，功能也更强大，主要参数如下。

参数名|说明
:-:|:-:
objs|参与连接的对象，必要参数
axis|指定轴，默认为0
join|inner或者outer，默认为outer，指明其他轴的索引按哪种方式进行合并,inner表示取交集，outer表示取并集
join_axes|指明用于其他n-1条轴的索引，不执行并集/交集运算
keys|与连接对象有关的值，用于形成连接轴向上的层次化索引。可以是任意值的列表或数组
levels|指定用作层次化索引各级别上的索引
names|用于创建分层级别的名称，如果设置了keys和levels
verify_integrity|检查结果对象新轴上的重复情况，如果发现则引发异常。默认False允许重复
ignore_index|不保留连接轴上的索引，产生一组新索引

---

`pd.concat()`可以简单地合并一维的`Series`或`DataFrame`对象。
```python
# Series合并
ser1 = pd.Series(['A', 'B', 'C'], index=[1, 2, 3])
ser2 = pd.Series(['D', 'E', 'F'], index=[4, 5, 6])
pd.concat([ser1,ser2])
Out：
 1 A 
 2 B 
 3 C 
 4 D 
 5 E 
 6 F 
 dtype: object
 
# DataFrame合并，将concat的axis参数设置为1即可横向合并
df1 = pd.DataFrame([["A1","B1"],["A2","B2"]],index=[1,2],columns=["A","B"])
df2 = pd.DataFrame([["A3","B3"],["A4","B4"]],index=[3,4],columns=["A","B"])
pd.concat([df1,df2])
Out：
    A  B
 1 A1 B1 
 2 A2 B2 
 3 A3 B3 
 4 A4 B4
```

## 合并时索引的处理

`np.concatenate`与`pd.concat`最主要的差异之一就是`Pandas`在合并时会保留索引，即使索引是重复的！
```python
df3 = pd.DataFrame([["A1","B1"],["A2","B2"]],index=[1,2],columns=["A","B"])
df4 = pd.DataFrame([["A3","B3"],["A4","B4"]],index=[1,2],columns=["A","B"])
pd.concat([df3,df4])
Out：
    A  B
 1 A1 B1 
 2 A2 B2 
 1 A3 B3 
 2 A4 B4
```
1. 如果你想要检测`pd.concat()`合并的结果中是否出现了重复的索引，可以设置`verify_integrity`参数。将参数设置为`True`，合并时若有索引重复就会触发异常。
```
try: 
	pd.concat([df3, df4], verify_integrity=True) 
except ValueError as e: 
	print("ValueError:", e)
Out：
ValueError: Indexes have overlapping values: [0, 1]
```
2. 有时索引无关紧要，那么合并时就可以忽略它们，可以通过设置 `ignore_index`参数为`True`来实现。
```python
pd.concat([df3,df4],ignore_index=True)
Out：
	  A B 
 0 A0 B0 
 1 A1 B1 
 2 A2 B2 
 3 A3 B3
```
3. 另一种处理索引重复的方法是通过`keys`参数为数据源设置多级索引标签，这样结果数据就会带上多级索引。
```python
pd.concat([df3, df4], keys=['x', 'y'])
Out：
		A B 
 x 0 A0 B0 
 	1 A1 B1 
 y 0 A2 B2 
 	1 A3 B3
```

## join和join_axes参数
前面介绍的简单示例都有一个共同特点，那就是合并的`DataFrame`都是同样的列名。而在实际工作中，需要合并的数据往往带有不同的列名，而 `pd.concat`提供了一些参数来解决这类合并问题。
```python
df5 = pd.DataFrame([["A1","B1","C1"],["A2","B2","C2"]],index=[1,2],columns=["A","B","C"])
df6 = pd.DataFrame([["B3","C3","D3"],["B4","C4","D4"]],index=[3,4],columns=["B","C","D"])
pd.concat([df5,df6])
Out：

	A  B  C  D
 1 A1  B1 C1 NaN
 2 A2  B2 C2 NaN
 3 NaN B3 C3 D3
 4 NaN B4 C4 D4
```
可以看到，结果中出现了缺失值，如果不想出现缺失值，可以使用`join`和`join_axes`参数。
```python
pd.concat([df5,df6],join="inner") # 合并取交集
Out：
	B C 
 1 B1 C1 
 2 B2 C2 
 3 B3 C3 
 4 B4 C4

# join_axes的参数需为一个列表索引对象
pd.concat([df5,df6],join_axes=[pd.Index(["B","C"])])
Out：
	B C 
 1 B1 C1 
 2 B2 C2 
 3 B3 C3 
 4 B4 C4
```

## append()方法
因为直接进行数组合并的需求非常普遍，所以`Series`和`DataFrame` 对象都支持`append`方法，让你通过最少的代码实现合并功能。例如，`df1.append(df2)`效果与`pd.concat([df1,df2])`一样。但是它和`Python`中的`append`不一样，**每次使用`Pandas`中的`append()`都需要重新创建索引和数据缓存**。