data = pd.concat([data1, df], axis=1)

这段代码使用了 pandas 库的 concat() 函数将两个 DataFrame 对象 `data1` 和 `df` 沿列方向进行连接，并将结果赋值给了 `data` 变量。

具体解释如下：

1. `pd` 是 pandas 库的别名，通过 `import pandas as pd` 导入。

2. `concat()` 函数用于沿指定轴将对象连接在一起。在这里，我们使用它将 `data1` 和 `df` 两个 DataFrame 沿列方向进行连接。

3. `data1` 是一个已经存在的 DataFrame 对象。

4. `df` 是另一个 DataFrame 对象。

5. `axis=1` 参数指定按列连接数据。这意味着我们将在水平方向上将两个 DataFrame 的列进行连接。

最终的结果是，`data` DataFrame 将包含 `data1` 和 `df` 两个 DataFrame 的列。请确保两个 DataFrame 的行数相同，否则可能会引起数据对齐问题。

相关问题

df1 = data.query('fraud == 1') df2 = data.query('fraud == 0').sample(len(df1)) data = pd.concat([df1,df2],axis=0).reset_index(drop=True)

这段代码的作用是将原始数据集按照欺诈标记fraud进行分组，得到欺诈数据集df1和非欺诈数据集df2。然后从非欺诈数据集df2中随机抽取与欺诈数据集df1相同数量的样本，得到新的非欺诈数据集df2。最后将欺诈数据集df1和新的非欺诈数据集df2进行合并，得到新的数据集data，并重新设置索引。这个过程叫做欺诈数据集的下采样，目的是为了平衡欺诈和非欺诈数据的比例。

data = pd.concat([data, df['Last']], axis=1)

这是一段使用 Python 的 pandas 库将数据导入到 DataFrame 的代码。它使用了 concat() 函数将 df['Last'] 列添加到名为 data 的 DataFrame 中。

具体解释如下：

1. `pd` 是 pandas 库的别名，通过 `import pandas as pd` 导入。

2. `concat()` 函数用于沿指定轴将对象连接在一起。在这里，我们使用它将 df['Last'] 列连接到 data DataFrame。

3. `data` 是一个已经存在的 DataFrame 对象，您想要将 df['Last'] 列添加到其中。

4. `df['Last']` 是一个 DataFrame 或 Series 对象，您想要将其添加到 data DataFrame 中。

5. `axis=1` 参数指定按列连接数据。这意味着我们将在水平方向上将数据添加到 DataFrame。

最终的结果是，data DataFrame 将包含原来的数据以及添加的 df['Last'] 列。