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合并列表函数python python合并列表为字符串

IT技术

【Python】合并多个list的几个方法【问题】
将lst = [ [1, 2, 3], [2, 1, 3], [8, 4, 3] ]，变为[1, 2, 3, 2, 1, 3, 8, 4, 3]
【方法】
1. myList = [x for j in lst for x in j]
2.
mylist = []
for i in L:
mylist += i
print(mylist)
3. 使用标准库中的itertools（循环器）
from itertools import chain
mylist = list(chain(*lst))
print(mylist)
如何在python中把两个列表的各项分别合并为列表1、新建一个 将两个列表组合成一个列表.py 。
2、中文编码声明注释：# coding=gbk 。
3、定义两个列表，分别是 s1 和 s2  ， 并且赋值 。
4、使用 + 号将两个列表组合成一个，并且使用 s3 接受新的列表 。
5、使用 print() 函数输出 s3 。
6、运行脚本 ， 输出新组合出来的列表 。
python-dataframe的合并（append, merge, concat, join） 创建2个DataFrame：
示例：
默认值：axis=0
axis=0：竖方向（index）合并合并列表函数python，合并方向index作列表相加，非合并方向columns取并集
axis=1：横方向（columns）合并，合并方向columns作列表相加，非合并方向index取并集
axis=0：
axis=1：
备注：原df中，取并集合并列表函数python的行/列名称不能有重复项，即axis=0时columns不能有重复项，axis=1时index不能有重复项：
默认值：join=‘outer’
非合并方向的行/列名称：取交集（inner），取并集（outer） 。
axis=0时join='inner'，columns取交集：
axis=1时join='inner' ， index取交集：
默认值：join_axes=None，取并集
合并后，可以设置非合并方向的行/列名称，使用某个df的行/列名称
axis=0时join_axes=[df1.columns]，合并后columns使用df1的：
axis=1时axes=[df1.index]，合并后index使用df2的：
同时设置join和join_axes的，以join_axes为准：
默认值：ignore_index=False
合并方向是否忽略原行/列名称，而采用系统默认的索引 ， 即从0开始的int 。
axis=0时ignore_index=True，index采用系统默认索引：
axis=1时ignore_index=True，columns采用系统默认索引：
默认值：keys=None
可以加一层标签，标识行/列名称属于原来哪个df 。
axis=0时设置keys：
axis=1时设置keys：
也可以传字典取代keys：
默认值：levels=None
明确行/列名称取值范围：
默认值：sort=True，提示新版本会设置默认为False，并取消该参数
但0.22.0中虽然取消合并列表函数python了，还是设置为True
非合并方向的行/列名称是否排序 。例如1.1中默认axis=0时columns进行了排序，axis=1时index进行了排序 。
axis=0时sort=False，columns不作排序：
axis=1时sort=False，index不作排序：
竖方向合并df，没有axis属性
不会就地修改，而是会创建副本
示例：
和concat相同，append也支持append多个DataFrame
示例：
对df1和df2进行merge：
可以看到只有df1和df2的key1=y的行保留了下来，即默认合并后只保留有共同列项并且值相等行（即交集） 。
本例中left和right的k1=y分别有2个，最终构成了2*2=4行 。
如果没有共同列会报错：
新增一个共同列 ， 但没有相等的值，发现合并返回是空列表，因为默认只保留所有共同列都相等的行：
可以指定on ， 设定合并基准列，就可以根据k1进行合并，并且left和right共同列k2会同时变换名称后保留下来：
默认值：on的默认值是所有共同列，本例为：on=['k1', 'k2']
how取值范围：'inner', 'outer', 'left', 'right'
默认值：how='inner'

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