dataframe追加另一个dataframe

可以使用pandas中的`concat()`函数来将两个dataframe合并成一个。

例如，假设有两个dataframe `df1`和`df2`，其中`df1`有列A、B、C，而`df2`有列D、E、F。我们可以将它们合并成一个新的dataframe `df3`，其中包含所有列：

import pandas as pd

# 创建df1和df2
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
df2 = pd.DataFrame({'D': [10, 11, 12], 'E': [13, 14, 15], 'F': [16, 17, 18]})

# 将df2添加到df1的下方，并创建一个新的df3
df3 = pd.concat([df1, df2], axis=1)

print(df3)

输出：

   A  B  C   D   E   F
0  1  4  7  10  13  16
1  2  5  8  11  14  17
2  3  6  9  12  15  18

在使用`concat()`函数时，需要指定`axis`参数，以确定是在哪个方向上合并，例如`axis=1`表示水平方向上合并，即将两个dataframe的列进行合并。如果`axis=0`，则表示垂直方向上合并，即将两个dataframe的行进行合并。

相关问题

将一个 DataFrame 追加到另一个 DataFrame 的末尾

可以使用 Pandas 的 `concat()` 函数将一个 DataFrame 追加到另一个 DataFrame 的末尾。示例如下：

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]})

# 使用 concat() 函数将 df2 追加到 df1 的末尾
df_concat = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

# 输出结果
print(df_concat)

运行结果如下：

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

其中，`ignore_index=True` 表示忽略原始 DataFrame 的索引，重新生成一个新的递增索引。如果不指定该参数，则会保留原始 DataFrame 的索引。

dataframe 追加

要将一个DataFrame追加到另一个DataFrame的末尾，可以使用DataFrame的append方法。该方法的语法是DataFrame.append(self, other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=None)。
这个方法将另一个结构相同的DataFrame添加到当前的DataFrame的末尾，从而将两个DataFrame合并为一个。
另外，如果你想要使用现有的列作为DataFrame的索引，可以使用DataFrame的set_index方法。该方法的语法是DataFrame.set_index(self, keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)。
通过设置keys参数为你想要作为索引的列名，可以将当前DataFrame的索引更改为指定的列。这样可以更方便地进行数据分析和操作。