使用concat函数将所有数据df1、df2整合为一个DataFrame。
时间: 2024-05-12 13:14:53 浏览: 12
可以使用 pandas 库中的 concat 函数来将多个 DataFrame 合并为一个。以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建两个数据框 df1 和 df2
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']})
# 使用 concat 函数将两个数据框合并为一个
df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
print(df)
```
输出结果:
```
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
```
在 concat 函数中,我们将需要合并的数据框以列表的形式传入。可以通过设置 ignore_index 参数为 True 来重新生成索引。