pd.concat执行合并数据表的操作语句
时间: 2023-06-24 12:05:09 浏览: 94
DataFrame 数据合并实现(merge,join,concat)
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pd.concat函数用于合并pandas数据表(DataFrame或Series)。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建两个数据表
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']})
# 垂直方向合并
result = pd.concat([df1, df2])
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
```
如果需要水平方向合并,可以将`axis`参数设置为1。
更多关于pd.concat函数的用法,请参考官方文档:https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.concat.html
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