如何将两个行数相同的dataframe表拼接起来

在Python的Pandas库中，你可以使用`concat()`函数或`append()`方法来拼接两个行数相同的DataFrame。以下是两种常见的方式：

1. 使用`concat()`: 这个函数通常用于沿着一个轴方向添加数据。例如，如果你想沿列方向拼接，可以这样做：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})

# 沿着列方向拼接
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)

2. 使用`append()`: 如果你想逐行添加，可以在第一个DataFrame上调用这个方法：

result = df1.append(df2, ignore_index=True)  # ignore_index=True会让索引从0开始

这里`ignore_index=True`是为了避免保留原始DataFrame的索引序列。

相关问题

python如何将行数相同的两个dataframe列拼接

可以使用 `pandas` 库中的 `concat` 函数来拼接行数相同的两个 DataFrame 的列。例如，假设有两个 DataFrame `df1` 和 `df2`，它们都有相同的行数和列名，现在需要将它们的某些列拼接在一起，可以使用如下代码：

import pandas as pd

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

# 拼接两个 DataFrame 的某些列
result = pd.concat([df1['A'], df2['C']], axis=1)

print(result)

在上述代码中，使用 `pd.concat` 函数将 `df1` 的列 `A` 和 `df2` 的列 `C` 拼接在一起，得到一个新的 DataFrame `result`，其中 `axis=1` 表示按列拼接。

python 两个dataframe通过append拼接在一起后，重新给每一行的行索引命名

在Python中，可以使用`concat`方法将两个DataFrame拼接在一起，并使用`reset_index`方法来重新设置行索引名称。具体来说，您可以使用以下代码将两个DataFrame拼接在一起，并将每一行的行索引名称更改为“new_index_name1”，“new_index_name2”，等等：

import pandas as pd

# 假设 df1 和 df2 是您要拼接的两个 DataFrame 对象
merged_df = pd.concat([df1, df2])
merged_df = merged_df.reset_index(drop=True)
merged_df.index = [f'new_index_name{i+1}' for i in range(len(merged_df))]

其中，`df1`和`df2`是您要拼接的两个DataFrame对象，`merged_df`是拼接后的DataFrame对象。`reset_index(drop=True)`表示重置行索引，并删除原始索引。`[f'new_index_name{i+1}' for i in range(len(merged_df))]`是一个列表推导式，用于生成新的行索引名称。它将生成一个由“new_index_name1”、“new_index_name2”等组成的列表，其中列表的长度等于拼接后的DataFrame的行数。然后，您可以将该列表赋值给DataFrame的行索引。

注意，如果两个DataFrame有重复的行索引，拼接后的结果可能会导致行索引重复，需要根据具体情况进行处理。