python df concat
时间: 2023-08-21 21:14:13 浏览: 41
引用\[1\]: 在Python中,可以使用pandas库的concat函数来进行数据拼接。拼接可以是纵向拼接(默认)或横向拼接。纵向拼接可以使用axis=0参数,横向拼接可以使用axis=1参数。例如,可以使用以下语法进行纵向拼接:result = pd.concat(\[df1, df2\], axis=0)。\[2\]如果想要重新生成新的索引,可以使用ignore_index=True参数。例如,可以使用以下语法进行纵向拼接并重新生成新的索引:df_concat = pd.concat(\[df1, df2\], axis=0, ignore_index=True)。\[3\]另外,还可以直接将Series或DataFrame的一列赋给原始DataFrame作为一列,这样可以实现直接添加数据。这种用法会自动将插入的数据对齐到原始DataFrame的索引,缺失值的地方为NaN。例如,可以使用以下语法将df2的数据添加到df1中:df1\["F"\] = df2。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【Python】——concat函数](https://blog.csdn.net/qq_40264559/article/details/124504377)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Python之---【pandas】pd.concat(df)、df.append(df)](https://blog.csdn.net/weixin_41843918/article/details/88621893)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]