pandas保留某列末尾为指定值的数据

你可以使用pandas中的str.endswith()方法来筛选某列末尾为指定值的数据。例如，假设你有一个名为`df`的DataFrame，其中有一个名为`col1`的列，你想保留末尾为`value`的数据，你可以使用以下代码：

df = df[df['col1'].str.endswith('value')]

这将保留`col1`列末尾为`value`的所有行，并将结果存储回`df`中。

相关问题

pandas添加新行

在Pandas库中，如果你想向现有的DataFrame添加一行或多行数据，有几种方法：

1. **append()** 或 **extend()**: 这两个方法允许你在DataFrame的末尾追加新的行。例如：

   new_row = {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3}
   df.append(new_row, ignore_index=True)  # 如果你想保留原索引，可以忽略ignore_index=True

2. **insert()**: 可以插入指定位置的一行或多行，需要同时提供行的位置和数据字典：

   df.insert(loc=0, column='D', value=4)  # 插入新的一行到第0位，键为'D'，值为4

3. **loc[]** 和 **iloc[]**: 通过标签（loc）或位置（iloc）索引来直接操作行。例如：

   row_dict = {'E': 5, 'F': 6}  # 新的行数据
   df.loc[len(df)] = row_dict  # 通过索引最后一位添加新行

以上示例都假设你有一个名为`df`的已存在的DataFrame。在添加新行后，记得检查数据是否按预期填充，并确认没有数据类型冲突或缺失值问题。

pandas怎么合并2个dataframe

### 回答1：
在 pandas 中，你可以使用 `pd.concat()` 函数来合并两个 dataframe。你可以通过传入一个列表，其中列表中包含你想要合并的 dataframe，来实现这一点。例如：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                     'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                     'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                     'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
                    index=[0, 1, 2, 3])

df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                     'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                     'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                     'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']},
                    index=[4, 5, 6, 7])

df3 = pd.concat([df1, df2])

print(df3)

这将会输出：

    A   B   C   D
0  A0  B0  C0  D0
1  A1  B1  C1  D1
2  A2  B2  C2  D2
3  A3  B3  C3  D3
4  A4  B4  C4  D4
5  A5  B5  C5  D5
6  A6  B6  C6  D6
7  A7  B7  C7  D7

同时，你也可以使用 `pd.merge()` 函数来将两个 dataframe 中的共同列合并在一起。这个函数的用法类似于 SQL 中的 `JOIN` 命令。

import pandas as pd

left = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
                     'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1'],
                     'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                     'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})

right = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
                      'key2': ['K0', 'K0', 'K  

### 回答2：
Pandas是一个功能强大的Python库，用于数据处理和分析。要合并两个DataFrame，可以使用其中的合并函数。有几种合并方法可供选择，包括concat、merge和join。

1. 使用concat函数：concat函数可沿着指定的轴将两个DataFrame堆叠在一起，可以沿着行或列进行堆叠。语法如下：

result = pd.concat([df1, df2])

其中df1和df2是要合并的两个DataFrame对象。这将在行方向上将df2与df1的末尾连接起来，并生成一个新的DataFrame。

2. 使用merge函数：merge函数根据一个或多个键将两个DataFrame连接在一起。语法如下：

result = pd.merge(df1, df2, on='key')

其中df1和df2是要合并的两个DataFrame对象，'key'是它们的公共列。这将基于公共列将两个DataFrame连接起来。

3. 使用join函数：join函数使用DataFrame对象之间的索引连接两个DataFrame对象。语法如下：

result = df1.join(df2)

其中df1和df2是要合并的两个DataFrame对象。它将根据索引将两个DataFrame连接起来。

以上是合并两个DataFrame的一些常见方法。这些方法都可以根据需求进行参数调整，例如指定连接方式、是否保留索引等。根据具体情况选择最适合的合并方法。  

### 回答3：
在pandas中，可以使用`concat`函数合并两个或多个DataFrame。

`concat`函数的语法为`pd.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False)`，其中：

- `objs`：要合并的DataFrame对象的序列（列表或元组）。 
- `axis`：指定合并方向的轴。默认为0，表示按行合并；1表示按列合并。
- `join`：指定连接方式，默认为`'outer'`。可选值为`'inner'`，表示交集；`'outer'`表示并集。
- `ignore_index`：是否忽略合并后的DataFrame的索引，默认为False。

例如，假设我们有两个DataFrame对象`df1`和`df2`，可以使用以下代码将它们按行合并：

import pandas as pd

# 创建DataFrame对象
data1 = {'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2']}
df1 = pd.DataFrame(data1)

data2 = {'A': ['A3', 'A4', 'A5'],
'B': ['B3', 'B4', 'B5'],
'C': ['C3', 'C4', 'C5']}
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 合并DataFrame对象
result = pd.concat([df1, df2])

print(result)

运行以上代码，会输出以下结果：

A B C
0 A0 B0 C0
1 A1 B1 C1
2 A2 B2 C2
0 A3 B3 C3
1 A4 B4 C4
2 A5 B5 C5

如果想要按列合并两个DataFrame对象，可以设置`axis=1`：

result = pd.concat([df1, df2], axis=1)

希望对你有所帮助！