concat([df1, df4], axis=1), ) # 内拼接 print(pd.concat([df1, df4], axis=1, join="inner")) # 忽略数据索引 print(pd.concat([df1, df4], ignore_index=True, sort=False)) # 使用 concat 添加新的数据向右添加 new_col = pd.Series(["X0", "X1", "X2", "X3"], name="X")...
df['column_name'] # 通过标签选择数据 df.loc[row_index, column_name] # 通过位置选择数据 df.iloc[row_index, column_index] # 通过标签或位置选择数据 df.ix[row_index, column_name] # 选择指定的列 df.filter(items=['column_name1', 'column_name2']) # 选择列名匹配正则表达式的列 df.filter...
法二:concat方法 # 注意一:concat方法必须按照index进行合并。有一个参数可以指定key,这个key的作用是指定多级的column # 注意二:concat要求没有重复的index,使用前先检查 data = pd.concat([sub_data1,sub_data2],axis=1,join='outer') 法三:merge方法 # 按照列合并 data = data.merge(revenue,on=['year...
上述代码中,我们定义了一个动态列名变量column_name,然后将其作为字典的键传递给rename()函数,将A列重命名为New_Column。最后,使用concat()函数将df1和df2连接起来,并打印连接后的DataFrame。 这样,我们就可以灵活地处理连接中的列名,根据实际需求动态指定列名。
其中,0、1、2是新列的索引,new_column1、new_column2、new_column3是新列的名称。 合并列:将新列与原始DataFrame对象进行合并,可以使用Pandas的concat()方法。 代码语言:python 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 data = pd.concat([data, new_columns], axis=1) ...
一般concat 用于上下数据堆叠合并。concat 有用的三个参数: objs: 数据 axis: {0/‘index’,1/‘columns’}要连接的轴。0为上下堆叠,1为左右拼接 join:{‘inner’, ‘outer’}, 默认‘outer’。join='outer’表示外连接,保留两个表中的所有信息;join="inner"表示内连接,拼接结果只保留两个表共有的信息 ...
column: 给插入的列取名,如 column='新的一列' value:新列的值,数字、array、series等都可以 allow_duplicates: 是否允许列名重复,选择Ture表示允许新的列名与已存在的列名重复 接着用前面的df: 在第三列的位置插入新列: 复制 #新列的值new_col = np.random.randn(10)#在第三列位置插入新列,从0开始计算...
# 将df中的行添加到df2的末尾df.append(df2)# 将df中的列添加到df2的末尾pd.concat([df, df2])# 对列A执行外连接outer_join = pd.merge(df1, df2, on='A', how='outer'), axis =1)# 对列A执行内连接inner_join = pd.merge(df1, df2, on='A', how='inner')# 对列A执行左连接left_join...
Theconcat()function (in the main pandas namespace) does all of the heavy lifting of performing concatenation operations along an axis while performing optional set logic (union or intersection) of the indexes (if any) on the other axes. Note that I say “if any” because there is only a...
1. concat 方法 一般concat 用于上下数据堆叠合并。concat 有用的三个参数: objs: 数据 axis: {0/‘index’, 1/‘columns’}要连接的轴。0 为上下堆叠,1为左右拼接 join:{‘inner’, ‘outer’}, 默认‘outer’。join='outer’表示外连接,保留两个表中的所有信息;join="inner"表示内连接,拼接结果只保留...