dataframe 纵向拼接数据

DataFrame 在 Pandas 库中是一个二维表格型的数据结构，用于存储和处理结构化数据。当你需要纵向（即行方向）拼接多个 DataFrame 对象时，可以使用 `concat()` 或 `append()` 函数。

1. **`concat()` 函数**：这个函数用于沿着一个或多个轴方向连接对象。如果你想要在纵向上拼接 DataFrame，需要设置 `axis=0` 或 `axis='index'`。例如：

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})
result = pd.concat([df1, df2], axis=0)

2. **`append()` 函数**：这个方法更简洁，直接将一个 DataFrame 添加到另一个 DataFrame 的末尾。它默认也是沿行方向拼接：

df_result = df1.append(df2)

相关问题

dataframe 纵向拼接

Dataframe 纵向拼接可以使用 pandas 中的 `concat()` 函数实现。

语法格式：

pd.concat([df1, df2, df3], axis=0)

其中，`df1`, `df2`, `df3` 分别为需要拼接的 dataframe，`axis=0` 表示纵向拼接。

使用 `concat()` 函数时，需要指定拼接轴（axis）。如果 axis=0，则是纵向拼接；如果 axis=1，则是横向拼接。

例如:

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                   'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                   'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                   'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
                  index=[0, 1, 2, 3])

df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                   'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                   'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                   'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']},
                  index=[4, 5, 6, 7])

df3 = pd.DataFrame({'A': ['A8', 'A9', 'A10', 'A11'],
                   'B': ['B8', 'B9', 'B10', 'B11'],
                   'C': ['C8', 'C9', 'C10', 'C11'],
                   'D': ['D8', 'D9', 'D10', 'D11']},
                  index=[8, 9, 10, 11])

result = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0)

此时,result就是纵向拼接后的dataframe

dataframe上下拼接

DataFrame在Pandas库中是一种二维表格型数据结构，它非常方便进行数据操作和分析。在处理大量数据时，如果我们需要将两个DataFrame对象沿着某一行或一列进行拼接，可以使用`concat()`或`append()`函数。

1. 横向拼接（行拼接）：`pd.concat()`函数可以用于水平连接两个或更多的DataFrame，通常通过设置`axis=1`参数。例如：

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

result = pd.concat([df1, df2], axis=1)

这会生成一个新的DataFrame，其中原df1和df2的数据分别放在新的DataFrame的下一行。

2. 纵向拼接（列拼接）：如果想要按照列方向拼接，可以指定`axis=0`，或者直接使用`append()`，默认就是按列拼接：

df1 = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob'], 'Age': [25, 30]})
df2 = pd.DataFrame({'Name': ['Charlie', 'Dave'], 'Age': [35, 40]})

result = df1.append(df2)  # 或者 result = pd.concat([df1, df2], axis=0)

这里会生成一个新的DataFrame，将df1和df2追加到一起。