python pandas拼接

在Python中，可以使用pandas库来进行数据拼接。数据拼接是指对行或列名相同的元素进行拼接，通过拼接可以将多个数据框或多维数组组装成一个整体。Pandas提供了多种方法来实现数据拼接，比如concat、merge、join等。

要使用pandas进行数据拼接，首先需要导入pandas库。然后可以使用concat方法来拼接行或列。拼接行时，即行变多，而列保持不变；拼接列时，即列变多，而行保持不变。可以通过指定axis参数来控制是行拼接还是列拼接。当axis=0时，表示行拼接；当axis=1时，表示列拼接。

下面是使用pandas进行数据拼接的示例代码：

import pandas as pd

# 行拼接
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})
result1 = pd.concat([df1, df2], axis=0)

# 列拼接
df3 = pd.DataFrame({'C': [13, 14, 15], 'D': [16, 17, 18]})
result2 = pd.concat([df1, df3], axis=1)

print(result1)
print(result2)

运行上述代码，可以得到以下结果：

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

   A  B   C   D
0  1  4  13  16
1  2  5  14  17
2  3  6  15  18

以上是基于pandas的数据拼接操作，希望对你有帮助。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python数据分析pandas之数据拼接与连接](https://blog.csdn.net/shenliang1985/article/details/118727212)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [python+pandas+时间、日期以及时间序列处理方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38708361/12867753)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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