dataframe拼接 索引都保留

好的，针对您的问题，您可以使用 pandas 库的 concat() 函数来拼接两个 dataframe，并保留原来的索引。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个 dataframe
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9]})

# 使用 concat() 函数拼接两个 dataframe
result = pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True)

# 打印拼接结果
print(result)

在上面的代码中，我们使用了 concat() 函数来拼接两个 dataframe。其中，axis=0 表示按行拼接，ignore_index=True 表示忽略原来的索引，重新生成新的索引。

如果您想按列拼接两个 dataframe，可以将 axis 参数设置为 1。如果您想保留原来的索引，可以将 ignore_index 参数设置为 False。

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根据series索引与dataframe列索引拼接

要根据Series的索引与DataFrame的列索引进行拼接，可以使用`join()`方法。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例Series
s = pd.Series([10, 20, 30], name='D')

# 创建示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据索引拼接Series和DataFrame
df_join = df.join(s)

print(df_join)

输出结果将是一个新的DataFrame，其中Series按照其索引与DataFrame的列索引进行拼接。

   A  B  C   D
0  1  4  7  10
1  2  5  8  20
2  3  6  9  30

请注意，`join()`方法默认使用左连接（左外连接），即基于DataFrame的索引与Series的索引进行匹配。如果Series的索引与DataFrame的列索引不完全匹配，缺失的值将被填充为NaN。如果你想要根据某个特定的索引进行拼接，可以使用`on`参数来指定拼接方式，例如`on='index'`表示基于索引进行拼接。

python dataframe拼接

Python中的DataFrame拼接是指将两个或多个DataFrame合并成一个DataFrame的过程。可以使用concat()函数、merge()函数或join()函数来实现DataFrame的拼接。其中，concat()函数是最常用的拼接函数，它可以按照指定的轴将两个或多个DataFrame拼接在一起。merge()函数和join()函数则是根据指定的列将两个DataFrame拼接在一起。在DataFrame拼接时，需要注意数据类型、列名、索引等问题，以确保拼接结果的正确性。