如何按行连接两个Dataframe

可以使用`pandas.concat()`函数按行连接两个Dataframe。该函数的语法如下：

pandas.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, sort=False, copy=True)

其中，参数`objs`是要连接的Dataframe对象列表，`axis=0`表示按行连接，`join='outer'`表示使用外连接的方式连接，`ignore_index=False`表示保留原来的索引，`keys=None`表示不需要添加层次化索引。

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': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

# 按行连接两个Dataframe
df = pd.concat([df1, df2], axis=0)

print(df)

输出结果为：

   A   B
0  1   4
1  2   5
2  3   6
0  7  10
1  8  11
2  9  12

相关问题

python连接两个dataframe

可以使用pandas库中的concat函数来连接两个dataframe。具体操作如下：

假设有两个dataframe，分别为df1和df2，它们的列名和数据类型都相同。

使用concat函数连接两个dataframe：

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函数连接两个dataframe
df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

print(df)

输出结果为：

   A  B
  1  4
1  2  5
2  3  6
3  4  7
4  5  8
5  6  9

其中，ignore_index=True表示重新生成索引，避免索引重复。

spark连接两个dataframe

要连接两个DataFrame，需要使用Spark SQL中的join功能。具体来说，可以使用以下方法：

1. 使用join方法连接两个DataFrame，需要指定连接的列名和连接方式。例如：

   df1.join(df2, "columnName", "joinType")

其中，columnName是连接的列名，joinType是连接方式，可以是"inner"、"outer"、"left_outer"、"right_outer"、"leftsemi"、"leftanti"等。

2. 如果连接的列名不同，可以使用以下方法：

   df1.join(df2, df1("columnName1") === df2("columnName2"))

其中，columnName1和columnName2是连接的列名。

3. 如果要连接多个DataFrame，可以使用多次join方法。例如：

   df1.join(df2, "columnName1", "joinType").join(df3, "columnName2", "joinType")

其中，columnName1和columnName2是连接的列名，joinType是连接方式。

注意：连接操作可能会导致数据倾斜和性能问题，可以考虑使用分区、调整数据倾斜等技术来优化连接操作。