python 合并两个df

要在Python中合并两个数据框，你可以使用pandas库中的merge函数、concat函数或append函数。下面是三种方法的示例：

方法一：使用merge函数

import pandas as pd

# 创建两个数据框
df1 = pd.DataFrame({'key': \['A', 'B', 'C'\], 'value': \[1, 2, 3\]})
df2 = pd.DataFrame({'key': \['B', 'D'\], 'value': \[4, 5\]})

# 合并数据框
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer')
print(merged_df)

这将根据指定的键（key）将两个数据框进行合并，并使用outer方式保留所有行。

方法二：使用concat函数

import pandas as pd

# 创建两个数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': \[1, 2, 3\], 'B': \[4, 5, 6\]})
df2 = pd.DataFrame({'A': \[11, 12, 13\], 'B': \[14, 15, 16\]})

# 合并数据框
merged_df = pd.concat(\[df1, df2\], axis=0)
print(merged_df)

这将按照指定的轴（axis）将两个数据框进行合并，默认是按行（axis=0）合并。

方法三：使用append函数

import pandas as pd

# 创建两个数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': \[1, 2, 3\], 'B': \[4, 5, 6\]})
df2 = pd.DataFrame({'A': \[11, 12, 13\], 'B': \[14, 15, 16\]})

# 合并数据框
merged_df = df1.append(df2)
print(merged_df)

这将将df2附加到df1的末尾，形成一个新的数据框。

希望这些示例能帮助到你！
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [chatgpt赋能python：合并两个DF:利用Python实现数据集整合](https://blog.csdn.net/shengcaiy123/article/details/131028441)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【python数据分析】pandas数据合并](https://blog.csdn.net/qq_42455430/article/details/123456564)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]