利用 pandas 工具包将数据 1 和数据 2 中的数据载入并进行合并,查看合并 后的 dataframe 的前 5 行。 提示: ① concat 和 append 可以实现的是表间“拼接”
时间: 2024-10-13 10:15:07 浏览: 26
如何使用pd.merge()函数和DataFrame的join()方法在Pandas中合并数据集
在Python中,如果你想要使用pandas库来处理这个问题,首先你需要确保已经安装了pandas。然后按照以下步骤操作:
1. 导入pandas模块:
```python
import pandas as pd
```
2. 分别加载数据1和数据2,假设它们是CSV文件、Excel文件或者列表等。例如,如果数据1和数据2都是CSV文件,你可以这样做:
```python
data1 = pd.read_csv('data1.csv')
data2 = pd.read_csv('data2.csv')
```
3. 使用`concat()`函数,它允许你在行(axis=0)或者列(axis=1)上合并数据框。这里我们通常是垂直合并,即在索引方向(默认),可以像这样合并:
```python
merged_data = pd.concat([data1, data2])
```
4. 如果你想沿特定列进行合并,可以指定`keys`参数,但这里是简单情况下的合并。
5. 要查看合并后数据帧的前5行,使用`head()`方法:
```python
print(merged_data.head())
```
这将显示合并后的数据集的前五行。
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