1. 按行连接 先创建两个DataFrame,然后连接。 concat(): 将多个Series或DataFrame连接到一起,默认为按行连接(axis参数默认为0),结果的行数为被连接数据的行数之和。 concat()的第一个参数通常传入一个由Series或DataFrame组成的列表,表示将列表中的数据连接到一起,连接的顺序与列表中的顺序相同。也可以传入一个...
importpandasaspd# 创建一个 DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':['pandasdataframe.com','pandasdataframe.com','pandasdataframe.com']})# 创建一个 Seriess=pd.Series([4,'pandasdataframe.com'],index=['A','B'])# 纵向合并,忽略索引result=pd.concat([df,s.to_frame().T],ignore_i...
s_v = pd.concat([s1, s2])print(s_v)# ONE X1# TWO X2# THREE X3# TWO Y2# THREE Y3# FOUR Y4# dtype: objectprint(type(s_v))# <class 'pandas.core.series.Series'> AI代码助手复制代码 axis = 1时,水平方向连接,返回pandas.DataFrame类型的对象。 s_h = pd.concat([s1, s2], axis...
Pandas有一个pd.concat()函数与np.concatenate()语法类似,pd.concat() 可以简单地合并一维的Series 或DataFrame 对象,与np.concatenate() 合并数组一样: In [7] :ser1 = pd.Series(['A','B','C'],index=[1,2,3]) ser2 = pd.Series(['D','E','F'],index=[4,5,6]) pd.concat([ser1...
python 两个dataframe并在一起 pandas两个dataframe怎么合并,Pandas包的merge、join、concat方法可以完成数据的合并和拼接,merge方法主要基于两个dataframe的共同列进行合并,join方法主要基于两个dataframe的索引进行合并,concat方法是对series或dataframe进行行拼接或
pandas 包的merge、join、concat方法可以完成数据的合并和拼接。 merge方法主要基于两个dataframe的共同列进行合并; join方法主要基于两个dataframe的索引进行合并; concat方法是对series或dataframe进行行拼接或列拼接。 1 merge方法 pandas的merge方法是基于共同列,将两个dataframe连接起来。merge方法的主要参数: ...
1concat concat函数是在pandas底下的方法,可以将数据根据不同的轴作简单的融合 pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False) 参数说明 objs: series,dataframe或者是panel构成的序列lsit ...
concat 函数的作用是按照指定的轴将多个 DataFrame 沿着同一方向进行连接。函数定义和参数的意义如下：pandas.concat(objs, axis=, join='outer', ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, sort=False, copy=True)参数说明：objs：要连接的多个 DataFrame 对象，可以是列表...
In [3]: s2 = pd.Series(['c','d']) In [4]: s1 Out[4]: 0a 1b dtype: object In [5]: s2 Out[5]: 0c 1d dtype: object In [6]: pd.concat([s1, s2]) Out[6]: 0a 1b 0c 1d dtype: object In [7]: df1 = pd.DataFrame([['a',1], ['b',2]], ...
pandas-两个 Series拼接合并为一个 DataFrame( pd.concat) a_series = pd.Series(["a", "b", "c"], name="Letters") another_series = pd.Series([1, 2, 3], name="Numbers") df = pd.concat([a_series, another_series], axis=1) #merge `a_series` and `another_series` print(df) OUT...