Vertikale Verkettung von DataFrames

Daten mit pandas verknüpfen

Aaren Stubberfield

Instructor

Zwei Tabellen vertikal verketten

Zwei Tabellen, die vertikal zueinander platziert sind

Die Methode .concat() von pandas kann sowohl vertikal als auch horizontal verketten.
- axis=0, vertikal

Einfache Verkettung

3 verschiedene Tabellen
Gleiche Spaltennamen
Tabellen-Variablennamen:
- inv_jan (oben)
- inv_feb (Mitte)
- inv_mar (unten)

  iid  cid  invoice_date  total
0 1    2    2009-01-01    1.98 
1 2    4    2009-01-02    3.96 
2 3    8    2009-01-03    5.94

  iid  cid  invoice_date  total
0 7    38   2009-02-01    1.98 
1 8    40   2009-02-01    1.98 
2 9    42   2009-02-02    3.96

  iid  cid  invoice_date  total
0 14   17   2009-03-04    1.98 
1 15   19   2009-03-04    1.98 
2 16   21   2009-03-05    3.96

Einfache Verkettung

pd.concat([inv_jan, inv_feb, inv_mar])

   iid  cid  invoice_date  total
0  1    2    2009-01-01    1.98 
1  2    4    2009-01-02    3.96 
2  3    8    2009-01-03    5.94 
0  7    38   2009-02-01    1.98 
1  8    40   2009-02-01    1.98 
2  9    42   2009-02-02    3.96 
0  14   17   2009-03-04    1.98 
1  15   19   2009-03-04    1.98 
2  16   21   2009-03-05    3.96

Index ignorieren

pd.concat([inv_jan, inv_feb, inv_mar],
          ignore_index=True)

   iid  cid  invoice_date  total
0  1    2    2009-01-01    1.98 
1  2    4    2009-01-02    3.96 
2  3    8    2009-01-03    5.94 
3  7    38   2009-02-01    1.98 
4  8    40   2009-02-01    1.98 
5  9    42   2009-02-02    3.96 
6  14   17   2009-03-04    1.98 
7  15   19   2009-03-04    1.98 
8  16   21   2009-03-05    3.96

Labels für ursprüngliche Tabellen festlegen

pd.concat([inv_jan, inv_feb, inv_mar],
          ignore_index=False, 
          keys=['jan','feb','mar'])

       iid  cid  invoice_date  total
jan 0  1    2    2009-01-01    1.98 
    1  2    4    2009-01-02    3.96 
    2  3    8    2009-01-03    5.94 
feb 0  7    38   2009-02-01    1.98 
    1  8    40   2009-02-01    1.98 
    2  9    42   2009-02-02    3.96 
mar 0  14   17   2009-03-04    1.98 
    1  15   19   2009-03-04    1.98 
    2  16   21   2009-03-05    3.96

Tabellen mit unterschiedlichen Spaltennamen verketten

Tabelle: inv_jan

  iid  cid  invoice_date  total
0 1    2    2009-01-01    1.98 
1 2    4    2009-01-02    3.96 
2 3    8    2009-01-03    5.94

Tabelle: inv_feb

  iid  cid  invoice_date  total  bill_ctry
0 7    38   2009-02-01    1.98   Germany  
1 8    40   2009-02-01    1.98   France   
2 9    42   2009-02-02    3.96   France

Tabellen mit unterschiedlichen Spaltennamen verketten

pd.concat([inv_jan, inv_feb],
          sort=True)

  bill_ctry  cid  iid  invoice_date  total
0 NaN        2    1    2009-01-01    1.98 
1 NaN        4    2    2009-01-02    3.96 
2 NaN        8    3    2009-01-03    5.94 
0 Germany    38   7    2009-02-01    1.98 
1 France     40   8    2009-02-01    1.98 
2 France     42   9    2009-02-02    3.96

Tabellen mit unterschiedlichen Spaltennamen verketten

pd.concat([inv_jan, inv_feb],
          join='inner')

iid  cid  invoice_date  total
1    2    2009-01-01    1.98 
2    4    2009-01-02    3.96 
3    8    2009-01-03    5.94 
7    38   2009-02-01    1.98 
8    40   2009-02-01    1.98 
9    42   2009-02-02    3.96

Lass uns üben!

Daten mit pandas verknüpfen