try: df = pd.concat(Datas,ignore_index=False) df.drop_duplicates([ ‘比赛编号’, ‘判断’,‘半场比分’,‘比分’], keep=‘first’, inplace=True)
时间: 2024-06-17 18:04:49 浏览: 16
这段代码使用了Pandas库中的concat()和drop_duplicates()函数。其中,concat()函数可以将多个数据集按照一定的方式拼接起来,生成一个新的数据集;而drop_duplicates()函数可以根据指定的列名,去除数据集中的重复项。
具体来说,这段代码首先使用concat()函数将列表Datas中的多个数据集按照行的方式进行拼接,生成一个名为df的新数据集。然后,使用drop_duplicates()函数对df数据集进行处理,去除其中指定列(‘比赛编号’, ‘判断’,‘半场比分’,‘比分’)上的重复项,并保留第一次出现的记录。
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all_etf_data = pd.concat(df_list, ignore_index=True)
all_etf_data 是一个数据帧,它由多个数据帧组成,这些数据帧来自 df_list 列表。pd.concat() 函数用于将多个数据帧合并成一个数据帧。ignore_index 参数用于忽略原来每个数据帧的索引,并在合并后使用一个新的索引。
例如:
```
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2']},
index=[0, 1, 2])
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A3', 'A4', 'A5'],
'B': ['B3', 'B4', 'B5'],
'C': ['C3', 'C4', 'C5']},
index=[3, 4, 5])
df3 = pd.DataFrame({'A': ['A6', 'A7', 'A8'],
'B': ['B6', 'B7', 'B8'],
'C': ['C6', 'C7', 'C8']},
index=[6, 7, 8])
df_list = [df1, df2, df3]
all_df = pd.concat(df_list, ignore_index=True)
print(all_df)
```
输出结果:
```
A B C
0 A0 B0 C0
1 A1 B1 C1
2 A2 B2 C2
3 A3 B3 C3
4 A4 B4 C4
5 A5 B5 C5
6 A6 B6 C6
7 A7 B7 C7
8 A8 B8 C8
```
这样就将三个数据帧合并成了一个数据帧,并且使用了新的索引。
final_df = pd.concat(combined_df, sort=False)
这是一个将多个DataFrame对象合并为一个DataFrame对象的代码行。`pd.concat()`函数用于将多个DataFrame对象按照指定的轴进行合并。`combined_df`是一个包含多个DataFrame对象的列表。`sort=False`参数表示不对合并后的DataFrame对象进行排序。最终结果存储在名为`final_df`的变量中。