连接2个<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

可以使用 pandas 的 concat 方法来连接两个 DataFrame。concat 方法可以按照行或列进行连接，具体取决于传入的参数。

以下是一个示例代码，将两个 DataFrame 按照行连接：

import pandas as pd

# 创建两个示例 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

# 按照行连接两个 DataFrame
df_concat = pd.concat([df1, df2])

print(df_concat)

输出结果：

   A   B
0  1   4
1  2   5
2  3   6
0  7  10
1  8  11
2  9  12

注意，连接后的 DataFrame 的索引是重新生成的，需要重新设置索引。

相关问题

<class ‘pandas.core.frame.DataFrame’>，<class ‘pandas.core.indexes.range.RangeIndex’>，<class ‘pandas.core.indexes.base.Index’>

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 是pandas中的DataFrame类，用于表示二维表格数据。

<class 'pandas.core.indexes.range.RangeIndex'> 是pandas中的RangeIndex类，用于表示连续的整数索引。

<class 'pandas.core.indexes.base.Index'> 是pandas中的Index类，是所有索引类的基类，用于表示索引对象。

如何导出<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 类型的数据

要导出一个<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>类型的数据，你可以使用pandas库中的to_csv()方法。这个方法可以将DataFrame对象保存为一个CSV文件。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将DataFrame保存为CSV文件
df.to_csv('data.csv', index=False)

在上面的示例中，我们首先创建了一个DataFrame对象df。然后使用to_csv()方法将DataFrame保存为一个名为"data.csv"的文件。设置index参数为False可以避免将索引保存为CSV文件的一列。

通过运行这段代码，你将会在当前工作目录下生成一个名为"data.csv"的文件，其中包含了DataFrame的数据。

如果你想导出其他格式的数据，pandas库也提供了相应的方法，例如to_excel()可以将DataFrame保存为Excel文件，to_json()可以将DataFrame保存为JSON文件等。