dataframe按列合并

可以使用 Pandas 的 `concat()` 方法来按列合并多个 DataFrame，例如合并名为 `df1` 和 `df2` 的两个 DataFrame 可以这样写：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'列1': [1, 2, 3],
                    '列2': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'列3': [4.0, 5.0, 6.0],
                    '列4': ['d', 'e', 'f']})

# 按列合并 df1 和 df2
df = pd.concat([df1, df2], axis=1)

print(df)

输出结果为：

   列1 列2   列3 列4
0   1  a  4.0  d
1   2  b  5.0  e
2   3  c  6.0  f

其中 `axis=1` 参数指定按列合并，若要按行合并则需要将其设为0。

注意：合并的两个 DataFrame 需要有相同的行数或索引，否则会出现数据缺失或错误。

相关问题

pandas dataframe 按列合并

pandas 提供了多种合并 DataFrame 的方法。其中一种是按列合并，可以使用 `pandas.concat()` 函数实现。

语法格式如下：

pandas.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, sort=None, copy=True)

其中，`objs` 参数是需要合并的 DataFrame 列表，`axis` 参数设置为 1 表示按列合并。

示例：

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                   'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                   'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                   'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
                  index=[0, 1, 2, 3])
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                   'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                   'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                   'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']},
                  index=[4, 5, 6, 7])

result = pd.concat([df1,df2], axis=1)
print(result)

这样就可以得到一个按列合并的 DataFrame。

dataframe按列合并，空值用前一个数值填充

可以使用 Pandas 库中的 `fillna()` 和 `fillna()` 方法来实现将 DataFrame 中的空值用前一个数值填充，并按列合并的功能。具体实现方式如下：

import pandas as pd

# 创建两个 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, None, 3, None, 5], 'B': [6, 7, None, 9, None]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [None, 2, 3, 4, None], 'D': [6, 7, 8, None, 10]})

# 使用 fillna() 方法将空值用前一个数值填充
df1.fillna(method='ffill', inplace=True)
df2.fillna(method='ffill', inplace=True)

# 使用 concat() 方法按列合并两个 DataFrame
df = pd.concat([df1, df2], axis=1)

# 打印合并后的结果
print(df)

在上述代码中，`fillna()` 方法的参数 `method='ffill'` 表示使用前一个数值进行填充，`inplace=True` 表示直接修改原 DataFrame，而不是返回一个新的 DataFrame；`concat()` 方法的参数 `axis=1` 表示按列合并。执行上述代码后，输出的结果如下：

     A    B    C     D
0  1.0  6.0  NaN   6.0
1  1.0  7.0  2.0   7.0
2  3.0  7.0  3.0   8.0
3  3.0  9.0  4.0   NaN
4  5.0  9.0  4.0  10.0

可以看到，两个 DataFrame 中的空值已经被用前一个数值填充了，并且按列合并成功了。