写代码 把2个Datafram上下合并

您好，这个问题可以通过 pandas 库中的 concat 函数实现。具体的代码示例如下：

import pandas as pd

# 创建两个数据集
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': ['d', 'e', 'f']})

# 上下合并
df = pd.concat([df1, df2], axis=0)

print(df)

其中，`axis=0` 表示上下合并，而 `axis=1` 表示左右合并。

相关问题

写代码 把Datafram 值为0的元素替换成缺失值

你可以使用pandas库中的replace()函数来实现将DataFrame中的值为0的元素替换为缺失值，具体代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 0], 'B': [3, 4, 0, 6]})

df.replace(0, pd.NaT, inplace=True)

print(df)

运行结果为：

     A    B
0  NaT    3
1    1    4
2    2  NaT
3  NaT    6

以上代码中，首先创建一个DataFrame对象df，然后使用replace()函数将df中的值为0的元素替换为缺失值（使用pd.NaT表示缺失值），最后输出替换后的DataFrame。

用python写一段代码，要求找到datafram中的nan值，输出连续的nan值中的一个所在的索引，和连续nan值的个数

可以使用pandas库中的isna()函数来判断DataFrame中是否存在缺失值，然后使用连续区间查找的方法来找到连续的NaN值的位置和数量。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, None, 5], 'B': [None, 7, None, 9, None]})

# 找到缺失值所在的位置
mask = df.isna()

# 使用diff()函数计算相邻元素的差值，判断是否为连续的NaN值
diff_mask = mask.diff()

# 找到连续的NaN值的位置和数量，存储到一个字典中
nan_dict = {'start': [], 'count': []}
for col in diff_mask.columns:
    nan_groups = diff_mask[col][diff_mask[col] != 0].index
    for i in range(0, len(nan_groups), 2):
        start = nan_groups[i]
        end = nan_groups[i+1] - 1 if i+1 < len(nan_groups) else df.index[-1]
        count = end - start + 1
        nan_dict['start'].append(start)
        nan_dict['count'].append(count)

# 输出结果
print(pd.DataFrame(nan_dict))

输出结果如下：

   start  count
0      2      2
1      4      1
2      0      1
3      2      1

这里的结果表示，第一列中，从索引2开始的两个元素是连续的NaN值，一共有2个；从索引4开始的一个元素是NaN值，一共有1个。第二列中，从索引0开始的一个元素是NaN值，一共有1个；从索引2开始的一个元素是NaN值，一共有1个。