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合并
numpy中
numpy中可以通過concatenate，指定參數axis=0 或者 axis=1，在縱軸和橫軸上合并兩個數組。
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) #在縱軸上合并
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) #在橫軸上合并
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
pandas中
pandas中通過concat方法實現合并，指定參數axis=0 或者 axis=1，在縱軸和橫軸上合并兩個數組。與numpy不同，這里的兩個dataframe要放在一個列表中，即[frame1,frame2]
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) # 合并的數組是一個可迭代的列表。 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
拆分
默認情況下，Numpy數組是按行優先順序創建。在空間方面，這就意味著，對于一個二維數字，每行中的數據項是存放在內在中相鄰的位置上的。另一種順序是列優先。
由于歷史原因，行優先和列優先又分別被稱為C和Fortran順序。在Numpy中，可以通過關鍵字參數order='C' 和order='F' 來實現行優先和列優先。
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') #按照列優先，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 順序
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]])
以上這篇對numpy和pandas中數組的合并和拆分詳解就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持億速云。
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