df_all1=pd.concat([df_all1,drought_day])
时间: 2024-02-02 20:02:48 浏览: 27
在R中,你可以使用以下代码将"drought_day"数据框与"df_all1"数据框进行合并:
```R
df_all1 <- rbind(df_all1, drought_day)
```
在上述代码中,我们使用`rbind()`函数将"drought_day"数据框按行与"df_all1"数据框进行合并,并将结果赋值给"df_all1"数据框。
请确保在运行上述代码之前,你已经正确加载了相关的数据框,并且两个数据框具有相同的列名和列数。
相关问题
all_etf_data = pd.concat(df_list, ignore_index=True)
all_etf_data 是一个数据帧,它由多个数据帧组成,这些数据帧来自 df_list 列表。pd.concat() 函数用于将多个数据帧合并成一个数据帧。ignore_index 参数用于忽略原来每个数据帧的索引,并在合并后使用一个新的索引。
例如:
```
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2']},
index=[0, 1, 2])
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A3', 'A4', 'A5'],
'B': ['B3', 'B4', 'B5'],
'C': ['C3', 'C4', 'C5']},
index=[3, 4, 5])
df3 = pd.DataFrame({'A': ['A6', 'A7', 'A8'],
'B': ['B6', 'B7', 'B8'],
'C': ['C6', 'C7', 'C8']},
index=[6, 7, 8])
df_list = [df1, df2, df3]
all_df = pd.concat(df_list, ignore_index=True)
print(all_df)
```
输出结果:
```
A B C
0 A0 B0 C0
1 A1 B1 C1
2 A2 B2 C2
3 A3 B3 C3
4 A4 B4 C4
5 A5 B5 C5
6 A6 B6 C6
7 A7 B7 C7
8 A8 B8 C8
```
这样就将三个数据帧合并成了一个数据帧,并且使用了新的索引。
merged_series = pd.concat
为了使用 `pd.concat()` 函数进行映射,你需要先创建一个包含要合并的 Series 的列表,然后将它作为参数传递给 `pd.concat()` 函数。下面是一个示例:
```python
import pandas as pd
# 创建两个示例 Series
series1 = pd.Series([1, 2, 3])
series2 = pd.Series([4, 5, 6])
# 合并 Series
merged_series = pd.concat([series1, series2])
print(merged_series)
```
这将输出合并后的 Series:
```
0 1
1 2
2 3
0 4
1 5
2 6
dtype: int64
```
注意,合并后的 Series 的索引将根据原始 Series 的索引重新排序。