python 合并dataframe

Python中可以使用pandas库中的concat()函数来合并DataFrame。

具体操作如下：

1. 导入pandas库

import pandas as pd

2. 创建两个DataFrame

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9]})

3. 使用concat()函数合并DataFrame

df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

其中，ignore_index=True表示合并后的DataFrame重新生成索引。

4. 查看合并后的DataFrame

print(df)

输出结果如下：

   A  B
  1  4
1  2  5
2  3  6
3  4  7
4  5  8
5  6  9

相关问题

python合并dataframe

可以使用 pandas 库中的 concat() 函数来合并多个 DataFrame。例如：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9]})

merged_df = pd.concat([df1, df2])

print(merged_df)

输出结果为：

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

用python合并dataframe的列

您好！感谢您使用ChitGPT进行对话。针对您的问题，您可以使用Pandas库提供的merge()函数来合并DataFrame的列，具体步骤如下：

1. 导入Pandas库

import pandas as pd

2. 创建两个DataFrame对象

df1 = pd.DataFrame({'id': ['001', '002', '003'], 'name': ['Tom', 'Jerry', 'Lucy']})
df2 = pd.DataFrame({'id': ['001', '002', '004'], 'age': [18, 19, 20]})

3. 合并两个DataFrame对象的列

df = pd.merge(df1, df2, on='id')

以上就是用Python合并DataFrame的列的简单示例。希望可以帮到您！如果您有其他问题，可以继续提问。