使用 concat 堆叠和追加
纵向或横向合并表格
使用 concat 堆叠和追加 是 CoddyKit 上的免费 Data Science Academy 课时。 这是第 3 节课,共 4 节。 你可以在下方免费阅读本课时的完整内容 — 然后在浏览器中使用内置代码编辑器和全天候 AI 导师进行实践。 这是 Data Science Academy 学习路径的一部分,你的进度在网页和 CoddyKit 应用中同步。 Data Science Academy 课程共包含 4 节课。
本课时的部分内容尚未翻译,以英文显示。
Stacking, Not Matching
Sometimes you do not match on a key, you just pile tables together. That job belongs to concat, not merge.
Stack Rows Vertically
Pass a list of frames to concat and it stacks them on top of each other into one taller table.
pd.concat([jan, feb, mar])A Classic Use Case
Concat shines when you have monthly files with the same columns and want one combined dataset for the year.
Reset the Index
Stacking keeps each frame's original index, so labels repeat. Use ignore_index to renumber rows cleanly.
pd.concat([jan, feb], ignore_index=True)Glue Side by Side
Set axis=1 and concat joins frames horizontally, placing their columns next to each other by row position.
pd.concat([features, labels], axis=1)Columns Align by Name
When stacking rows, concat lines up columns by name. Order does not matter, only the labels do.
Missing Columns Get NaN
If one frame is missing a column the other has, concat keeps it and fills the gaps with NaN.
Keep Only Shared Columns
Want columns that exist in every frame only? Pass join="inner" to drop the rest during concat.
pd.concat([a, b], join="inner")Tag Where Rows Came From
The keys argument labels each chunk, building a tidy MultiIndex so you can tell the sources apart later.
pd.concat([q1, q2], keys=["Q1", "Q2"])append Is Gone
Older code used DataFrame.append, but it was removed. Reach for concat for every stacking job today.
concat or merge?
Quick rule: concat when you stack frames with the same shape, merge when you match rows on a key column. 🧩
Quick Check
You have twelve monthly CSVs with identical columns. How do you build one table?
Recap: Stacking With concat
You can stack frames by rows or columns, reset the index, control missing columns, and tag sources with keys. Great work!
常见问题解答
「使用 concat 堆叠和追加」课时是免费的吗?
是的 — 「使用 concat 堆叠和追加」的完整文本可在网页上免费阅读。要进行交互式练习(内置代码编辑器和全天候 AI 导师)并解锁 Data Science Academy 课程的其余内容,请升级到 CoddyKit PRO。 Data Science Academy 课程共包含 4 节课。
「使用 concat 堆叠和追加」这节课中我会学到什么?
纵向或横向合并表格 你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 Data Science Academy,全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。
学习 Data Science Academy 需要有经验吗?
无需任何先前经验。CoddyKit 上的 Data Science Academy 课程适合初学者到高级学习者,你可以从这里开始或从头开始,按照自己的节奏学习。 这是第 3 节课,共 4 节。
「使用 concat 堆叠和追加」课时需要多长时间?
大多数 CoddyKit 课程大约需要 5–10 分钟。每节课都很精短且互动,所以你能稳步进步,并在网页和应用中从离开的地方继续。
我能在这节 Data Science Academy 课中编写并运行代码吗?
能。每节 Data Science Academy 课都包含内置代码编辑器,你可以在浏览器中直接编写并运行真实代码,并获得即时 AI 反馈 — 无需本地设置。
此课程中的所有课时
- 内连接、左连接、右连接和外连接
- 按键和索引合并
- 使用 concat 堆叠和追加
- 诊断错误的连接