先生成三个dataframe原始数据集，首先是df1 接着是df2 还有df3 最后，使用concat()函数，合并三个数据集，得到我们的结果数据集result。注意这里的合并，是通过第一列，索引列进行顺序排列合并的。使用使用concat()函数合并数据，方法虽然简单，但实际用处却很大。在一些结果相同，但是比较分散的原始数据当中，我们拿到...
pd.concat既可以行合并,也可以列合并;并且沿着哪个轴合并,合并对象上该轴的索引将全部保留;例如按行合并(对应于axis=0),此时参与合并的所有 DataFrame 对象的行索引则全部保留,并且由上到下按序排列。 而另一轴的索引取决于join参数是'outer'还是'inner',前者做并集后者做交集;例如当按行合并(对应于axis=0)时,...
pd.concat([df1,df2],verify_integrity=True,axis=0) #报错,因为df1和df2均有0、1的index 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 二、 merge--数据连接 merge类似SQL中的连表操作,即通过两个DataFrame共有的列,作为key,将表在横向连接起来,主要用于拓展数据信息,比如多个DataFrame,均只...
DataFrame(list2, columns=['姓名', '爱好'], index=[1, 2, 3]) # axis =0代表纵向 print(pd.concat([df1, df2], axis=0)) # 内连接 --只有column相同的匹配 print(pd.concat([df1, df2], axis=0, join='inner')) # 外链接 --先将column相同的匹配,再将独有部分缺少数据填充空堆叠 print...
有的时候,我们需要将一些数据片段进行组合拼接,形成更加丰富的数据集。Python的Pandas库为数据合并操作提供了多种合并方法,如merge()、join()和concat()等方法。 1.使用merge()方法合并数据集 Pandas提供了一个函数merge,作为DataFrame对象之间所有标准数据库连接操作的入口点。merge()是Python最常用的函数之一,类似于...
2.concat()方法 concat()方法主要用于沿指定轴将多个DataFrame或Series进行拼接。它可以用于简单的数据堆叠,也可以用于更复杂的拼接操作。 2.1 基本用法 importpandasaspd# 创建两个DataFramedf1 = pd.DataFrame({'A': ['A0','A1','A2','A3'],'B': ['B0','B1','B2','B3']}) ...
在axis=1 时为横向拼接 ,此时有 concat([df1,df2],axis=1) 等价于merge(df1,df2,left_index=True,right_index=True,how='outer') AI代码助手复制代码 以上这篇python pandas dataframe 按列或者按行合并的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持亿速云。
a. concat: pd.concat(axis=0,在下方;axis=1,在右方) eg:adfoutputexpand=pd.concat([a1,b1,c1,d1],axis=1 ,sort=True) .concatenate:把多个字符文本或数值连接在一起,实现合并的功能。 【可以用于for循环中的series和dataframe拼接】 b. merge: merge(left, right, how='inner', on=None, left_on...
concat([dataFrame1,dataFrame2,...],ignore_index=True) 其中,dataFrame1等表示要合并的DataFrame数据集合;ignore_index=True表示合并之后的重新建立索引。其返回值也是DataFrame类型。 concat()函数和append()函数的功能非常相似。 例: import pandas #导入pandas模块 from pandas import read_excel #导入read_execel ...
DataFrame之间的运算 使用.add() 函数,填充数据 (10.2)Series与DataFrame之间的运算 使用Python操作符:以行为单位操作(参数必须是行),对所有行都有效。 类似于NumPy中二维数组与一维数组的运算,但可能出现NaN 使用Pandas操作函数: axis=0:以列为单位操作(参数必须为列),对所有列都有效。 axis=1:以行为单位操作...