python怎么合并dataframed的两个列
时间: 2023-06-07 18:08:28 浏览: 43
你好,以下是回答:
可以使用 pandas 库中的 `apply` 函数和 `lambda` 表达式来合并两个 DataFrame 列。假设 DataFrame 为 `df`,其中 `col1` 和 `col2` 是要合并的两个列,可以使用以下代码:
```
df['new_col'] = df.apply(lambda row: str(row['col1']) + str(row['col2']), axis=1)
```
这将在 DataFrame 中创建一个名为 `new_col` 的新列,其中包含 `col1` 和 `col2` 的合并值。
注意,`apply` 函数中的 `axis` 参数用于指定应用函数的轴的方向,0 表示应用于每一列,1 表示应用于每一行。在此示例中,我们将 `axis` 设置为 1,以便将函数应用于每一行。
希望能解决您的问题!
相关问题
Python合并两个dataframe
可以使用Pandas库中的merge()函数来合并两个DataFrame。
示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建第一个DataFrame
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DataFrame
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']})
# 合并两个DataFrame
result = pd.concat([df1, df2])
# 打印结果
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
```
在这个示例中,我们使用了concat()函数来合并两个DataFrame。如果你需要根据某些列进行合并,可以使用merge()函数。例如,如果两个DataFrame都有一个名为key的列,你可以使用下面的代码来合并它们:
```python
result = pd.merge(df1, df2, on='key')
```
python 合并两个dataframe
在 Python 中,可以使用 pandas 库中的 concat() 或者 merge() 函数来合并两个 DataFrame。
1. 使用 concat() 函数
```python
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']})
# 按行合并 DataFrame
result = pd.concat([df1, df2])
print(result)
```
输出结果:
```
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
```
2. 使用 merge() 函数
```python
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
# 按照 key 列合并 DataFrame
result = pd.merge(df1, df2, on='key')
print(result)
```
输出结果:
```
key A B C D
0 K0 A0 B0 C0 D0
1 K1 A1 B1 C1 D1
2 K2 A2 B2 C2 D2
3 K3 A3 B3 C3 D3
```
以上是示例代码,具体操作需要根据实际的需求进行调整。