pandas dataframe 列拼接
时间: 2023-10-13 09:14:37 浏览: 53
Pandas DataFrame 列拼接可以使用 `pd.concat` 方法实现。该方法可以将多个 DataFrame 按列拼接起来。
例如,假设有两个 DataFrame,分别为 `df1` 和 `df2`,它们的列数相同,可以将它们按列拼接起来:
```python
import pandas as pd
# 创建 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})
# 按列拼接
df_concat = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(df_concat)
```
输出结果为:
```
A B C D
0 1 4 7 10
1 2 5 8 11
2 3 6 9 12
```
其中,`axis=1` 表示按列拼接。如果要按行拼接,可以将参数改为 `axis=0`。
相关问题
pandas dataframe拼接
可以使用 pandas.concat() 函数来拼接多个 dataframe,例如:
```python
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})
result = pd.concat([df1, df2])
print(result)
```
输出结果为:
```
A B
0 1 3
1 2 4
0 5 7
1 6 8
```
其中,pd.concat() 函数的第一个参数是一个包含多个 dataframe 的列表,可以通过设置 axis 参数来指定拼接的方向。默认情况下,axis=0 表示按行拼接,axis=1 表示按列拼接。
pandas将dataframe按行拼接
以下是两种pandas将DataFrame按行拼接的方法:
1. 使用.append()方法
```python
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]])
df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]])
df = df1.append(df2)
print("df1的值为:")
print(df1)
print("df2的值为:")
print(df2)
print("df的值为:")
print(df)
```
2. 使用.concat()方法
```python
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]])
df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]])
df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
print("df1的值为:")
print(df1)
print("df2的值为:")
print(df2)
print("df的值为:")
print(df)
```