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?
时间: 2024-05-06 13:19:24 浏览: 11
你可以使用 pandas 的 concat 函数,具体代码可参考以下示例:
```python
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:
```python
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。
我有两个表格,分别是表格A和表格B,两个表中都有共同的两个列名,我想将表格B的数据按照那两列融合成一个表格,但是当表格A中该对应索引有数据时,保留表格A的数据,请给我python代码
假设表格A和表格B中的列名分别为col1和col2,可以使用pandas库中的merge方法实现表格融合,并指定保留表格A的数据。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取表格A和表格B
dfA = pd.read_excel('tableA.xlsx')
dfB = pd.read_excel('tableB.xlsx')
# 按照col1和col2融合表格B到表格A中
merged_df = pd.merge(dfA, dfB, on=['col1', 'col2'], how='left', suffixes=('_A', '_B'))
# 对于表格A中已有数据的行,保留表格A的数据
merged_df['col3'] = merged_df['col3_A'].fillna(merged_df['col3_B'])
# 删除多余的列
merged_df = merged_df.drop(['col3_A', 'col3_B'], axis=1)
# 保存结果到新的表格中
merged_df.to_excel('merged_table.xlsx', index=False)
```
在代码中,通过指定on参数为['col1', 'col2']来将表格A和表格B按照这两列进行融合。同时,使用how参数指定为'left',表示以表格A为基础,保留表格A中所有行,将表格B中符合条件的行加入融合后的表格中。在保留表格A的数据时,使用fillna方法将表格B中缺失的数据用表格A中的数据进行填充,并将结果保存到新的表格中。
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