reset_index方法可以重置 DataFrame 的索引,并使用默认的整数索引替换原来的索引。 示例代码 4:重置索引 importpandasaspd# 创建一个 DataFramedf=pd.DataFrame({'A':['A0','A1','A2','A3'],'B':['B0','B1','B2','B3'],'C':['C0','C1','C2','C3'],'D':['D0','D1','D2','D3']}...
pd.concat([df1, df2, df3], axis=0, join='inner', ignore_index = True) 3. 左右拼接axis=1 更推荐使用pandas.merge实现左右连接。 三、联合重叠 df.update():就地修改调用方数据,不新增行或列,直接覆盖非 NaN 值。 df.fillna():仅填充调用方的 NaN,不合并其他 DataFrame 的结构。 df.combine_firs...
pandas contact 之后,一定要记得用reset_index去处理index,不然容易出现莫名的逻辑错误 # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import sys df1 = pd.DataFrame({ 'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'], 'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],...
pd.concat([df1,df2],keys=['Year 1','Year 2'],names=['Class',None],).reset_index(level=0)#reset_index(level='Class') 4.列匹配和排序 concat()函数还可以将合并后的列按不同顺序排序。虽然,它会自动将两个df的列对齐合并。但默认情况下,生成的DataFrame与第一个DataFrame具有相同的列排序。例如...
In[15]:pd.concat([df1, df3], join='inner', ignore_index=True)Out[15]:letternumber0a11b22c33d4# 以下方式和上述的输出结果等价In[16]:pd.concat([df1, df3], join='inner').reset_index(drop=True)Out[16]:letternumber0a11b22c33d4...
#使用pandas提供的concat函数实现两个或多个DataFrame的数据拼接 #拼接emp_df和emp2_df all_emp_df = pandas.concat([emp_df, emp2_df]) # print(all_emp_df) #使用merge函数将员工表(all_emp_df)和部门表(dept_df)的数据合并到一张表中 #1、先使用reset_index方法重新设置all_emp_df的索引 #这样eno...
DataFrame.reset_index(level=None, *, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='', allow_duplicates=_NoDefault.no_default, names=None) 几个常见参数解释: drop: 是否保留原有index。默认为False,表示保留原有index。 代码示例 import pandas as pd df1=pd.DataFrame({"A":[2,3,4,6],...
DataFrame.sort_values() 按值排序。 DataFrame.sort_index() 按索引排序。 DataFrame.replace() 替换DataFrame 中的值。 DataFrame.append() 追加另一个 DataFrame。 DataFrame.join() 根据索引或列连接另一个 DataFrame。 DataFrame.merge() 根据指定列合并另一个 DataFrame。 DataFrame.concat() 沿指定轴连接多个...
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...
一、pd.concat() 二、df.append() 三、df.join() 四、pd.merge() 五、列拼接及其他 一、pd.concat() concat(objs, axis=0, join=‘outer’, join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, veri...