Python Pandas 串联
Pandas提供了各种方法，可以轻松地将Series、DataFrame和Panel对象组合在一起。
pd.concat(objs,axis=0,join='outer',join_axes=None, ignore_index=False)
objs： 这是Series、DataFrame 或Panel 对象的序列或映射。
axis： {0, 1, ...}，默认为0，这是要连接的轴。
join： {‘inner’, ‘outer’}，默认为‘outer’。如何处理其他轴上的索引。外部用于联合，内部用于交集。
ignore_index：boolean，默认为False。如果为 True，则不要使用串联轴上的索引值。结果轴将被标记为 0, ..., n - 1。
join_axes：这是Index对象的列表。用于其他 (n-1) 轴的特定索引，而不是执行内部/外部设置逻辑。
连接对象
concat函数完成沿轴执行串联操作的所有繁重工作，让我们创建不同的对象并进行连接。
import pandas as pd
one = pd.DataFrame({
'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5'],
'Marks_scored':[98,90,87,69,78]},
index=[1,2,3,4,5])
two = pd.DataFrame({
'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5'],
'Marks_scored':[89,80,79,97,88]},
index=[1,2,3,4,5])
print pd.concat([one,two])输出如下：
Marks_scored Name subject_id 1 98 Alex sub1 2 90 Amy sub2 3 87 Allen sub4 4 69 Alice sub6 5 78 Ayoung sub5 1 89 Billy sub2 2 80 Brian sub4 3 79 Bran sub3 4 97 Bryce sub6 5 88 Betty sub5
假设我们想将特定的键与切碎的 DataFrame 的每个部分相关联，我们可以通过使用keys参数：
import pandas as pd
one = pd.DataFrame({
'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5'],
'Marks_scored':[98,90,87,69,78]},
index=[1,2,3,4,5])
two = pd.DataFrame({
'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5'],
'Marks_scored':[89,80,79,97,88]},
index=[1,2,3,4,5])
print pd.concat([one,two],keys=['x','y'])输出如下：
x 1 98 Alex sub1 2 90 Amy sub2 3 87 Allen sub4 4 69 Alice sub6 5 78 Ayoung sub5 y 1 89 Billy sub2 2 80 Brian sub4 3 79 Bran sub3 4 97 Bryce sub6 5 88 Betty sub5
结果的索引是重复的；每个索引都是重复的。
如果结果对象必须遵循其自己的索引，则设置ignore_index为True。
import pandas as pd
one = pd.DataFrame({
'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5'],
'Marks_scored':[98,90,87,69,78]},
index=[1,2,3,4,5])
two = pd.DataFrame({
'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5'],
'Marks_scored':[89,80,79,97,88]},
index=[1,2,3,4,5])
print pd.concat([one,two],keys=['x','y'],ignore_index=True)输出如下：
Marks_scored Name subject_id 0 98 Alex sub1 1 90 Amy sub2 2 87 Allen sub4 3 69 Alice sub6 4 78 Ayoung sub5 5 89 Billy sub2 6 80 Brian sub4 7 79 Bran sub3 8 97 Bryce sub6 9 88 Betty sub5
观察，索引完全改变，键也被覆盖。
如果需要添加两个对象axis=1，然后将附加新列。
import pandas as pd
one = pd.DataFrame({
'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5'],
'Marks_scored':[98,90,87,69,78]},
index=[1,2,3,4,5])
two = pd.DataFrame({
'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5'],
'Marks_scored':[89,80,79,97,88]},
index=[1,2,3,4,5])
print pd.concat([one,two],axis=1)输出如下：
Marks_scored Name subject_id Marks_scored Name subject_id 1 98 Alex sub1 89 Billy sub2 2 90 Amy sub2 80 Brian sub4 3 87 Allen sub4 79 Bran sub3 4 69 Alice sub6 97 Bryce sub6 5 78 Ayoung sub5 88 Betty sub5
使用 append 连接
一个有用的 concat 快捷方式是 Series 和 DataFrame 上的 append 实例方法。这些方法实际上早于 concat。它们串联在一起axis=0，即指数：
import pandas as pd
one = pd.DataFrame({
'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5'],
'Marks_scored':[98,90,87,69,78]},
index=[1,2,3,4,5])
two = pd.DataFrame({
'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5'],
'Marks_scored':[89,80,79,97,88]},
index=[1,2,3,4,5])
print one.append(two)输出如下：
Marks_scored Name subject_id 1 98 Alex sub1 2 90 Amy sub2 3 87 Allen sub4 4 69 Alice sub6 5 78 Ayoung sub5 1 89 Billy sub2 2 80 Brian sub4 3 79 Bran sub3 4 97 Bryce sub6 5 88 Betty sub5
append函数也可以接受多个对象：
import pandas as pd
one = pd.DataFrame({
'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5'],
'Marks_scored':[98,90,87,69,78]},
index=[1,2,3,4,5])
two = pd.DataFrame({
'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5'],
'Marks_scored':[89,80,79,97,88]},
index=[1,2,3,4,5])
print one.append([two,one,two])输出如下：
Marks_scored Name subject_id 1 98 Alex sub1 2 90 Amy sub2 3 87 Allen sub4 4 69 Alice sub6 5 78 Ayoung sub5 1 89 Billy sub2 2 80 Brian sub4 3 79 Bran sub3 4 97 Bryce sub6 5 88 Betty sub5 1 98 Alex sub1 2 90 Amy sub2 3 87 Allen sub4 4 69 Alice sub6 5 78 Ayoung sub5 1 89 Billy sub2 2 80 Brian sub4 3 79 Bran sub3 4 97 Bryce sub6 5 88 Betty sub5
时间序列
Pandas 为处理时间序列数据的工作时间提供了强大的工具，尤其是在金融领域。在处理时间序列数据时，我们经常遇到以下情况：
生成时间序列
将时间序列转换为不同的频率
Pandas 提供了一套相对紧凑且独立的工具来执行上述任务。
获取当前时间
datetime.now()为你提供当前日期和时间。
import pandas as pd print pd.datetime.now()
输出如下：
2017-05-11 06连接对象13.393147
创建时间戳
时间戳数据是最基本的时间序列数据类型，它将值与时间点相关联。对于 pandas 对象，这意味着使用时间点。举个例子：
import pandas as pd
print pd.Timestamp('2017-03-01')输出如下：
2017-03-01 00:00:00
也可以转换整数或浮点纪元时间。这些的默认单位是纳秒(因为这些是时间戳的存储方式)。然而，通常纪元存储在另一个可以指定的单元中。让我们再举一个例子
import pandas as pd print pd.Timestamp(1587687255,unit='s')
输出如下：
2020-04-24 00争论：15
创建时间范围
import pandas as pd
print pd.date_range("11:00", "13:30", freq="30min").time输出如下：
[datetime.time(11, 0) datetime.time(11, 30) datetime.time(12, 0) datetime.time(12, 30) datetime.time(13, 0) datetime.time(13, 30)]
改变时间频率
import pandas as pd
print pd.date_range("11:00", "13:30", freq="H").time输出如下：
[datetime.time(11, 0) datetime.time(12, 0) datetime.time(13, 0)]
转换为时间戳
要转换类似日期的对象的系列或类似列表的对象，例如字符串、纪元或混合，你可以使用to_datetime函数。当通过时，这将返回一个系列(具有相同的索引)，而一个类似列表转换为一个DatetimeIndex.看下面的例子：
import pandas as pd print pd.to_datetime(pd.Series(['Jul 31, 2009','2010-01-10', None]))
输出如下：
0 2009-07-31 1 2010-01-10 2 NaT dtype: datetime64[ns]
NaT（Not a Time）表示不是时间(相当于 NaN)
我们再举一个例子。
import pandas as pd print pd.to_datetime(['2005/11/23', '2010.12.31', None])
输出如下：
DatetimeIndex(['2005-11-23', '2010-12-31', 'NaT'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)