DataFrame A追加到DataFrame B后面， 带索引的

如果DataFrame A和B都带有索引，那么可以使用concat函数的join参数来指定如何处理索引。具体代码如下：

import pandas as pd

# 假设DataFrame A为df_a，DataFrame B为df_b
df_new = pd.concat([df_b, df_a], axis=0, join='outer')

其中，join='outer'表示取并集，即将A和B的索引合并在一起，如果某个索引在A和B中都存在，则保留两个索引位置的数据，否则填充缺失值。如果join='inner'，则表示取交集，即只保留A和B索引的交集位置的数据。最后得到的df_new是一个新的DataFrame对象，包含了df_b和df_a的所有行数据和索引信息。

相关问题

dataframe末尾追加求和

您好！要在 DataFrame 的末尾追加一行求和的结果，您可以使用 `pandas` 库中的 `sum()` 方法。

首先，假设您的 DataFrame 名称为 `df`，并且您想要对列进行求和。您可以使用以下代码将求和结果追加到 DataFrame 的末尾：

# 计算每列的求和结果
sum_row = df.sum()

# 将求和结果追加到 DataFrame 的末尾
df = df.append(sum_row, ignore_index=True)

这将在 DataFrame 的末尾添加一行，其中包含每列的求和结果。`ignore_index=True` 参数用于重置新行的索引，以确保索引是连续的。

希望这可以帮助到您！如果您对此有任何疑问，请随时提问。

dataframe 追加

要将一个DataFrame追加到另一个DataFrame的末尾，可以使用DataFrame的append方法。该方法的语法是DataFrame.append(self, other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=None)。
这个方法将另一个结构相同的DataFrame添加到当前的DataFrame的末尾，从而将两个DataFrame合并为一个。
另外，如果你想要使用现有的列作为DataFrame的索引，可以使用DataFrame的set_index方法。该方法的语法是DataFrame.set_index(self, keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)。
通过设置keys参数为你想要作为索引的列名，可以将当前DataFrame的索引更改为指定的列。这样可以更方便地进行数据分析和操作。