pandas把一张表连接到另一张表的下面

可以使用 `pandas.concat()` 函数来将两张表按照行方向连接起来。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个数据表
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9]})

# 按照行方向连接两个数据表
result = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

print(result)

输出结果如下：

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

在上面的代码中，我们首先使用 `pd.DataFrame()` 函数创建了两个数据表 `df1` 和 `df2`，然后使用 `pd.concat()` 函数将这两个数据表按照行方向连接起来，最后将结果保存在 `result` 变量中。`ignore_index=True` 表示重新生成索引，使得结果表中的行索引从 0 开始连续递增。

相关问题

pandas 怎么把一列数据复制到另一张表

在Pandas中，如果你想将一列数据从一张表复制到另一张表，你可以使用`concat`, `append`, 或者简单的数据操作。这里有一些基本的例子：

1. **concat** (连接): 如果你想要水平地合并两列数据，可以这样做：

   df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
   df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})
   new_df = pd.concat([df1, df2['B']], axis=1)

2. **append** (追加行): 如果你想在新的一列的基础上增加一行或多行，可以将数据框作为Series插入：

   df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2]})
   df2 = {'C': [9, 10]}
   df1 = df1.append(df2, ignore_index=True)  # ignore_index确保新列不会覆盖原有的索引

3. **直接赋值** (如果目标表不存在新列):

   source_df = pd.DataFrame({'OldColumn': [1, 2]})
   target_df = target_df.copy()  # 创建副本避免修改原数据
   target_df['NewColumn'] = source_df['OldColumn']

jupyter notebook中将一张表中的某一列根据另外两列添加到另一张表中，另一张表中没有的则显示0

在Jupyter Notebook中，如果你想将一张表（DataFrame A）的一列根据另外两张表（DataFrame B 和 C）中的条件合并到第三张表（DataFrame D）中，并对D表中没有对应值的行填充为0，你可以使用Pandas库中的merge、fillna或concat函数。这里有一个示例步骤：

首先，假设你有三张DataFrame：
- DataFrame A: 包含要合并的列
- DataFrame B: 含有条件列，用于匹配
- DataFrame C: 含有目标列

1. 使用merge函数（内连接）基于B和C的共同列进行合并：

merged = pd.merge(A, pd.concat([B, C]), on=common_columns, how='left')  # common_columns是A和BC都有的列名

2. 对于新创建的merged DataFrame，使用fillna()函数将缺失值替换为0：

merged.fillna(0, inplace=True)

这将会把B和C中没有匹配项的A列的值设为0。

注意：`how='left'`表示保留左表（A）的所有记录，即使右表（BC组合）没有匹配。