怎么把dataframe数据累加在一起

要将多个DataFrame数据累加在一起，可以使用pandas的concat()函数或append()函数。下面是两种方法的示例代码：

使用concat()函数：

import pandas as pd

# 假设有两个DataFrame：df1和df2
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

# 使用concat()函数将两个DataFrame数据累加在一起
combined_df = pd.concat([df1, df2])

# 输出累加后的DataFrame
print(combined_df)

使用append()函数：

import pandas as pd

# 假设有两个DataFrame：df1和df2
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

# 使用append()函数将df2添加到df1的末尾
combined_df = df1.append(df2)

# 输出累加后的DataFrame
print(combined_df)

这两种方法都可以将多个DataFrame数据按行累加在一起。请根据实际需求选择适合的方法。希望对你有帮助！

相关问题

两个DataFrame数据合在一起的代码

可以使用pandas库中的merge()函数将两个DataFrame数据合并在一起。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建第一个DataFrame数据
df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 4], 'name': ['Tom', 'Jerry', 'Kate', 'Lucy'], 'age': [20, 25, 30, 35]})

# 创建第二个DataFrame数据
df2 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 4], 'gender': ['male', 'male', 'female', 'female'], 'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Shenzhen']})

# 使用merge()函数将两个DataFrame数据合并在一起
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='id')

# 输出合并后的DataFrame数据
print(merged_df)

运行结果如下：

   id  name  age  gender       city
0   1   Tom   20    male    Beijing
1   2  Jerry  25    male   Shanghai
2   3   Kate  30  female  Guangzhou
3   4   Lucy  35  female   Shenzhen

在上面的代码中，首先创建了两个DataFrame数据df1和df2，其中df1包含了id、name和age三个字段，df2包含了id、gender和city三个字段。

然后使用merge()函数将两个DataFrame数据按照id字段进行合并，合并后的结果包含了id、name、age、gender和city五个字段。

最后通过print()函数输出合并后的DataFrame数据。

dataframe 横向累加

DataFrame横向累加是指将DataFrame中每一行的值进行累加，并将结果作为新的一列添加到DataFrame中。下面是实现DataFrame横向累加的步骤：

1. 首先，使用pandas库中的DataFrame函数创建一个DataFrame对象。
2. 使用sum(axis=1)方法对每一行的值进行求和，得到一个Series对象。
3. 将得到的Series对象添加为新的一列到原始的DataFrame中，可以使用assign方法或直接赋值给一个新的列名。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 对每一行的值进行累加
df['Sum'] = df.sum(axis=1)

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

   A  B  C  Sum
0  1  4  7   12
1  2  5  8   15
2  3  6  9   18