danfo.concat
Concatenate DataFrames and Series along an axis
danfo.concat(options)
Parameters
Type
Description
Default
options
Object
{
dfList: List of DataFrames or Series to concatenate together.
axis: One of 0 or 1. The axis on which to perform concatenation. Specified axis must align in both Objects
}
{axis: 1}
Examples
Concatenate two DataFrames along column axis (1)
Node
Browser
1
const dfd = require("danfojs-node")
2
3
4
let data = [['K0', 'k0', 'A0', 'B0'], ['k0', 'K1', 'A1', 'B1'],
5
['K1', 'K0', 'A2', 'B2'], ['K2', 'K2', 'A3', 'B3']]
6
7
let data2 = [['K0', 'k0', 'C0', 'D0'], ['K1', 'K0', 'C1', 'D1'],
8
['K1', 'K0', 'C2', 'D2'], ['K2', 'K0', 'C3', 'D3']]
9
10
let colum1 = ['Key1', 'Key2', 'A', 'B']
11
let colum2 = ['Key1', 'Key2', 'A', 'D']
12
13
let df1 = new dfd.DataFrame(data, { columns: colum1 })
14
let df2 = new dfd.DataFrame(data2, { columns: colum2 })
15
16
17
let com_df = dfd.concat({ dfList: [df1, df2], axis: 1 })
18
com_df.print()
Copied!
1
Copied!
Output
1
╔═══╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
2
║ │ Key1 │ Key2 │ A │ ... │ Key1_2 │ Key2_2 │ A_2 │ D ║
3
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
4
║ 0 │ K0 │ k0 │ A0 │ ... │ K0 │ k0 │ C0 │ D0 ║
5
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
6
║ 1 │ k0 │ K1 │ A1 │ ... │ K1 │ K0 │ C1 │ D1 ║
7
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
8
║ 2 │ K1 │ K0 │ A2 │ ... │ K1 │ K0 │ C2 │ D2 ║
9
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
10
║ 3 │ K2 │ K2 │ A3 │ ... │ K2 │ K0 │ C3 │ D3 ║
11
╚═══╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
Copied!
Concatenate two DataFrames along row axis (0)
Node
Browser
1
const dfd = require("danfojs-node")
2
3
4
let data = [['K0', 'k0', 'A0', 'B0'], ['k0', 'K1', 'A1', 'B1'],
5
['K1', 'K0', 'A2', 'B2'], ['K2', 'K2', 'A3', 'B3']]
6
7
let data2 = [['K0', 'k0', 'C0', 'D0'], ['K1', 'K0', 'C1', 'D1'],
8
['K1', 'K0', 'C2', 'D2'], ['K2', 'K0', 'C3', 'D3']]
9
10
let colum1 = ['Key1', 'Key2', 'A', 'B']
11
let colum2 = ['Key1', 'Key2', 'A', 'D']
12
13
let df1 = new dfd.DataFrame(data, { columns: colum1 })
14
let df2 = new dfd.DataFrame(data2, { columns: colum2 })
15
16
17
let com_df = dfd.concat({ dfList: [df1, df2], axis: 0 })
18
com_df.print(10)
Copied!
1
Copied!
Output
1
╔═══╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
2
║ │ Key1 │ Key2 │ A │ B │ D ║
3
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
4
║ 0 │ K0 │ k0 │ A0 │ B0 │ NaN ║
5
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
6
║ 1 │ k0 │ K1 │ A1 │ B1 │ NaN ║
7
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
8
║ 2 │ K1 │ K0 │ A2 │ B2 │ NaN ║
9
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
10
║ 3 │ K2 │ K2 │ A3 │ B3 │ NaN ║
11
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
12
║ 4 │ K0 │ k0 │ C0 │ NaN │ D0 ║
13
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
14
║ 5 │ K1 │ K0 │ C1 │ NaN │ D1 ║
15
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
16
║ 6 │ K1 │ K0 │ C2 │ NaN │ D2 ║
17
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
18
║ 7 │ K2 │ K0 │ C3 │ NaN │ D3 ║
19
╚═══╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
Copied!
Concatenate two Series along row axis (0)
Node
Browser
1
const dfd = require("danfojs-node")
2
3
4
let data = [['K0', 'k0', 'A0', 'B0'], ['k0', 'K1', 'A1', 'B1'],
5
['K1', 'K0', 'A2', 'B2'], ['K2', 'K2', 'A3', 'B3']]
6
7
let data2 = [['K0', 'k0', 'C0', 'D0'], ['K1', 'K0', 'C1', 'D1'],
8
['K1', 'K0', 'C2', 'D2'], ['K2', 'K0', 'C3', 'D3']]
9
10
let colum1 = ['Key1', 'Key2', 'A', 'B']
11
let colum2 = ['Key1', 'Key2', 'A', 'D']
12
13
let df1 = new dfd.DataFrame(data, { columns: colum1 })
14
let df2 = new dfd.DataFrame(data2, { columns: colum2 })
15
16
17
let com_df = dfd.concat({ dfList: [df1, df2], axis: 0 })
18
com_df.print(10)
Copied!
1
Copied!
Output
1
╔═══╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
2
║ │ Key1 │ Key2 │ A │ B │ D ║
3
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
4
║ 0 │ K0 │ k0 │ A0 │ B0 │ NaN ║
5
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
6
║ 1 │ k0 │ K1 │ A1 │ B1 │ NaN ║
7
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
8
║ 2 │ K1 │ K0 │ A2 │ B2 │ NaN ║
9
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
10
║ 3 │ K2 │ K2 │ A3 │ B3 │ NaN ║
11
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
12
║ 4 │ K0 │ k0 │ C0 │ NaN │ D0 ║
13
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
14
║ 5 │ K1 │ K0 │ C1 │ NaN │ D1 ║
15
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
16
║ 6 │ K1 │ K0 │ C2 │ NaN │ D2 ║
17
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
18
║ 7 │ K2 │ K0 │ C3 │ NaN │ D3 ║
19
╚═══╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
Copied!
Last modified 4mo ago