pandas 上下合并

pandas dataframe合并是指将两个或多个数据框按照一定的规则合并成一个新的数据框。合并的规则可以是按照某一列的值进行合并，也可以是按照索引进行合并。pandas提供了多种合并方式，如concat、merge、join等，可以根据具体的需求选择合适的方法进行合并。合并后的数据框可以用于数据分析、可视化等多种数据处理任务。

相关问题

pandas 两个表上下合并

您可以使用 pandas 库中的 `concat()` 函数来将两个表上下合并。以下是一个示例：

假设您有两个数据表，分别是 `df1` 和 `df2`：

import pandas as pd

# 创建第一个数据表
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

# 创建第二个数据表
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                    'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                    'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']})

现在，您可以使用 `concat()` 函数将这两个表合并在一起：

# 使用 concat() 函数将两个数据表合并
result = pd.concat([df1, df2])

# 输出合并后的结果
print(result)

输出结果如下：

    A   B   C   D
0  A0  B0  C0  D0
1  A1  B1  C1  D1
2  A2  B2  C2  D2
3  A3  B3  C3  D3
0  A4  B4  C4  D4
1  A5  B5  C5  D5
2  A6  B6  C6  D6
3  A7  B7  C7  D7

如上所示，使用 `concat()` 函数可以将两个数据表在纵向方向上合并起来。

用pandas将两个表上下合并，并且按照房屋坐落分组

可以使用 pandas 中的 `concat` 函数将两个表上下合并，然后使用 `groupby` 函数按照房屋坐落进行分组。示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取两个表格
df1 = pd.read_csv('table1.csv')
df2 = pd.read_csv('table2.csv')

# 将两个表格上下合并
df = pd.concat([df1, df2], axis=0)

# 按照房屋坐落进行分组
grouped = df.groupby('房屋坐落')

# 遍历每个分组，输出分组名和分组后的数据
for name, group in grouped:
    print(name)
    print(group)

其中，`table1.csv` 和 `table2.csv` 是需要合并的两个表格，`房屋坐落` 是需要按照其进行分组的列名。你可以根据自己的实际情况修改代码。