合并
numpy中
numpy中可以通过concatenate，指定参数axis=0 或者 axis=1，在纵轴和横轴上合并两个数组。
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import numpy as np
import pandas as pd
arr1=np.ones((3,5))
arr1
Out[5]:
array([[ 1., 1., 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1., 1., 1.]])
arr2=np.random.randn(15).reshape(arr1.shape)
arr2
Out[8]:
array([[-0.09666833, 1.47064828, -1.94608976, 0.2651279 , -0.32894787],
[ 1.01187699, 0.39171167, 1.49607091, 0.79216196, 0.33246644],
[ 1.71266238, 0.86650837, 0.77830394, -0.90519422, 1.55410056]])
np.concatenate([arr1,arr2],axis=0) #在纵轴上合并
Out[9]:
array([[ 1. , 1. , 1. , 1. , 1. ],
[ 1. , 1. , 1. , 1. , 1. ],
[ 1. , 1. , 1. , 1. , 1. ],
[-0.09666833, 1.47064828, -1.94608976, 0.2651279 , -0.32894787],
[ 1.01187699, 0.39171167, 1.49607091, 0.79216196, 0.33246644],
[ 1.71266238, 0.86650837, 0.77830394, -0.90519422, 1.55410056]])
np.concatenate([arr1,arr2],axis=1) #在横轴上合并
Out[10]:
array([[ 1. , 1. , 1. , ..., -1.94608976,
0.2651279 , -0.32894787],
[ 1. , 1. , 1. , ..., 1.49607091,
0.79216196, 0.33246644],
[ 1. , 1. , 1. , ..., 0.77830394,
-0.90519422, 1.55410056]])
np.hstack([arr1,arr2]) # 水平 horizon
np.vstack([arr1,arr2]) # 垂直 vertical
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pandas中
pandas中通过concat方法实现合并，指定参数axis=0 或者 axis=1，在纵轴和横轴上合并两个数组。与numpy不同，这里的两个dataframe要放在一个列表中，即[frame1,frame2]
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from pandas import DataFrame
frame1=DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]])
frame2=DataFrame([[7,8,9],[10,11,12]])
pd.concat([frame1,frame2],ignore_index=True) # 合并的数组是一个可迭代的列表。
Out[25]:
0 1 2
0 1 2 3
1 4 5 6
0 7 8 9
1 10 11 12
pd.concat([frame1,frame2],axis=1,ignore_index=True)
Out[27]:
0 1 2 3 4 5
0 1 2 3 7 8 9
1 4 5 6 10 11 12
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拆分
默认情况下，Numpy数组是按行优先顺序创建。在空间方面，这就意味着，对于一个二维数字，每行中的数据项是存放在内在中相邻的位置上的。另一种顺序是列优先。
由于历史原因，行优先和列优先又分别被称为C和Fortran顺序。在Numpy中，可以通过关键字参数order='C' 和order='F' 来实现行优先和列优先。
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arr=np.arange(15).reshape(3,-1)
arr
Out[29]:
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14]])
arr.ravel('F') #按照列优先，扁平化。
Out[30]: array([ 0, 5, 10, ..., 4, 9, 14])
arr.ravel()
Out[31]: array([ 0, 1, 2, ..., 12, 13, 14])
arr.reshape((5,3),order='F') # Fortran 顺序
Out[32]:
array([[ 0, 11, 8],
[ 5, 2, 13],
[10, 7, 4],
[ 1, 12, 9],
[ 6, 3, 14]])
arr.reshape((5,3),order='C')
Out[33]:
array([[ 0, 1, 2],
[ 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11],
[12, 13, 14]])
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以上这篇对numpy和pandas中数组的合并和拆分详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/zhanshirj/article/details/73302401