dataframe怎么把行拼接起来

可以使用`concat()`函数将多个DataFrame按行拼接起来。

比如有两个DataFrame df1 和 df2，可以使用以下代码将它们按行拼接起来：

import pandas as pd

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

# 使用concat函数按行拼接
result = pd.concat([df1, df2], axis=0)

print(result)

输出结果：

   A  B
0  1  3
1  2  4
0  5  7
1  6  8

其中，`axis=0`表示按行拼接，如果`axis=1`则表示按列拼接。如果要重置行索引，可以在拼接后使用`reset_index()`函数。

相关问题

dataframe按行拼接

可以使用 pandas 库中的 concat 函数来实现 dataframe 按行拼接。具体代码如下：

import pandas as pd

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

# 按行拼接两个 dataframe
result = pd.concat([df1, df2], axis=0)

print(result)

输出结果为：

   A  B
0  1  3
1  2  4
0  5  7
1  6  8

其中，concat 函数的第一个参数是要拼接的 dataframe 列表，第二个参数 axis=0 表示按行拼接。

多个dataframe按行拼接

您可以使用 pandas 库中的 concat 函数，将多个 dataframes 按行拼接。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建三个示例 dataframes
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})
df3 = pd.DataFrame({'A': [9, 10], 'B': [11, 12]})

# 使用 concat 函数按行拼接
result = pd.concat([df1, df2, df3], ignore_index=True)

print(result)

输出结果如下：

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

其中，参数 `ignore_index=True` 表示重置索引。如果不设置该参数，则每个 dataframes 合并后的索引会是原来的索引。