我有两个格式相同的pandas数据表，都是3行6列。a表1，2，3列有数据，b表4，5，6列有数据，该怎么拼接到一起？

你可以使用 pandas 的 concat 函数，具体代码可参考以下示例：

import pandas as pd

a = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3],
                  'col2': [4, 5, 6],
                  'col3': [7, 8, 9]})
b = pd.DataFrame({'col4': [10, 11, 12],
                  'col5': [13, 14, 15],
                  'col6': [16, 17, 18]})

c = pd.concat([a, b], axis=1)

其中，参数 axis=1 表示按列拼接。拼接后的结果 c 为一个 3 行 12 列的数据表。

相关问题

我有两个格式相同的pandas数据表，都是3行6列。a表1，2，3列有数据，4，5，6l列为nan。b表4，5，6列有数据，1，2，3列为nan。我现在想让第一个表的4，5，6列变为第二个表的4，5，6列，该怎么拼接到一起？

您可以使用 pandas 的 concat 函数来拼接两个数据表，代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据表
a = pd.DataFrame({
    'col1': [1, 2, 3],
    'col2': [4, 5, 6],
    'col3': [7, 8, 9],
    'col4': [None, None, None],
    'col5': [None, None, None],
    'col6': [None, None, None],
})

b = pd.DataFrame({
    'col1': [None, None, None],
    'col2': [None, None, None],
    'col3': [None, None, None],
    'col4': [10, 11, 12],
    'col5': [13, 14, 15],
    'col6': [16, 17, 18],
})

# 拼接两个数据表
c = pd.concat([a.iloc[:, :3], b.iloc[:, 3:]], axis=1)

print(c)

运行结果为：

   col1  col2  col3  col4  col5  col6
0     1     4     7    10    13    16
1     2     5     8    11    14    17
2     3     6     9    12    15    18

这里使用了 iloc 函数获取数据表的前三列和后三列，然后使用 concat 函数将它们拼接起来。其中 axis=1 表示沿着列的方向拼接。

我有两个dataframe，都有三个相同的列，我要将两个dataframe合并成一个，如果一行中前两列的值一样，则新表将两个表的第三列数据值相加，不过不存在相同的值，就直接写入新表中，帮我写出代码

你可以使用pandas库中的`merge`函数配合`groupby`和`transform`功能来实现这个需求。这里是一个简单的Python示例：

import pandas as pd

# 假设df1和df2是你想要合并的两个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 3, 4], 'B': [10, 6, 12], 'C': [14, 16, 18]})

# 使用 merge 进行内连接，然后 groupby A 和 B 列求和
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['A', 'B'], how='outer')

# 如果A和B的组合在任一DataFrame中都不存在，那么在新表中直接保留原始值
# 否则对C列进行求和
merged_df['C'] = merged_df.groupby(['A', 'B'])['C_x'].transform('sum') + merged_df.groupby(['A', 'B'])['C_y'].transform('sum').fillna(0)

# 删除不需要的列名 _x 和 _y
merged_df = merged_df.rename(columns={'C_x': 'C1', 'C_y': 'C2'}).drop(columns='_merge')

print(merged_df)

在这个例子中，`_merge`列用于标识来源，最后我们将其删除。如果存在相同的(A, B)值，`transform('sum')`会将df1和df2中的C列对应值相加。