26.pandas如何将两个字段一致的dataframe上下拼接到一起

可以使用`pandas.concat()`函数将两个字段一致的DataFrame上下拼接到一起。具体操作如下：

假设有两个DataFrame，分别为`df1`和`df2`，它们的列名和顺序相同，可以使用`concat()`函数将它们上下拼接到一起：

import pandas as pd

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

# 上下拼接
df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
print(df)

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

其中`ignore_index=True`表示重新生成索引。如果不加这个参数，会保留原来的索引。

相关问题

DataFrame怎么拼接两个字段

可以使用 pandas 库中的 concat 函数来拼接两个字段，具体代码如下：

import pandas as pd

# 创建两个 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3']})
df2 = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3'],
                    'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3']})

# 按照 key 列拼接两个 DataFrame
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)

# 输出结果
print(result)

其中，axis=1 表示按照列进行拼接，如果要按照行进行拼接，可以将 axis 设置为 0。

pandas拼接两个字段长度不一样的列

如果两个字段长度不一样，可以使用 `pd.concat()` 函数将它们拼接在一起。在进行拼接时，可以使用 `axis` 参数来指定方向。如果想要将两个 DataFrame 沿着列方向进行拼接，可以将 `axis` 参数设置为 `1`，如下所示：

import pandas as pd

# 创建两个字段长度不一样的 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 沿着列方向拼接两个 DataFrame
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)

print(result)

输出结果为：

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

这样就将两个字段长度不一样的 DataFrame 沿着列方向拼接起来了。如果想要沿着行方向拼接，只需要将 `axis` 参数设置为 `0` 即可。