python如何将几个dataframe拼接起来

要将几个数据帧拼接起来，您可以使用Pandas的concat()函数。

举个例子，假设你有3个数据帧：df1, df2, df3。

你可以这样拼接它们：

import pandas as pd

df = pd.concat([df1, df2, df3])

这将会按顺序把df1, df2, df3拼接起来。如果你想要按列拼接，可以使用axis参数：

df = pd.concat([df1, df2, df3], axis=1)

你也可以使用join参数来指定如何拼接数据帧（例如，按照行标签的交集或并集拼接），以及是否保留被拼接数据帧中没有对应行标签的行。

详细内容请参阅Pandas文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.concat.html

相关问题

python dataframe 拼接数据

您好，关于 Python DataFrame 的拼接，可以使用 pandas 库中的 concat 函数来完成。具体操作如下：

1. 导入 pandas 库

import pandas as pd

2. 创建几个 DataFrame

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
                   index=[0, 1, 2, 3])

df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                    'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                    'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']},
                   index=[4, 5, 6, 7])

df3 = pd.DataFrame({'A': ['A8', 'A9', 'A10', 'A11'],
                    'B': ['B8', 'B9', 'B10', 'B11'],
                    'C': ['C8', 'C9', 'C10', 'C11'],
                    'D': ['D8', 'D9', 'D10', 'D11']},
                   index=[8, 9, 10, 11])

3. 使用 concat 函数拼接 DataFrame

result = pd.concat([df1, df2, df3])

print(result)

这样就可以将三个 DataFrame 按行拼接起来了。如果想按列拼接，可以设置参数 axis = 1。

python两个dataframe合并

### 回答1：
可以使用 pandas 库中的 merge() 函数将两个 DataFrame 合并。具体操作如下：

假设有两个 DataFrame，分别为 df1 和 df2，它们的列名相同，可以按照某一列进行合并，例如按照列名为 key 的列进行合并，代码如下：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')

如果两个 DataFrame 的列名不同，可以使用 left_on 和 right_on 参数指定要合并的列名，例如：

merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='key1', right_on='key2')

如果要按照多列进行合并，可以传入一个列表作为 on 参数，例如：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['key1', 'key2'])

还可以指定合并方式，例如左连接、右连接、内连接和外连接等，具体可以参考 pandas 文档。

### 回答2：
在Python中，我们可以使用pandas库来合并两个dataframe。合并的方式有多种，如连接、并集、交集等。下面我们就来分别介绍这些方法的使用。

连接（merge）

连接是将两个dataframe按照某些指定的列连接起来，类似于SQL语句中的join操作。具体用法如下：

result = pd.merge(df1, df2, on='key')

这里的`df1`和`df2`是我们要连接的两个dataframe，`key`是两个dataframe中共有的列名。结果会根据这个列名将两个dataframe中的对应行连接在一起。

并集（concat）

并集是将两个dataframe按照某个轴方向拼接在一起。具体用法如下：

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

这里的`df1`和`df2`是我们要合并的两个dataframe。默认情况下，`concat()`会将它们沿着行方向拼接成一个新的dataframe，如果我们想要改变拼接方向，可以设置`axis`参数。

交集（join）

交集是将两个dataframe按照某个轴方向合并在一起，保留其中的公共部分。具体用法如下：

result = df1.join(df2, how='inner')

这里的`df1`和`df2`是我们要合并的两个dataframe，`how='inner'`表示我们希望保留公共部分，其他部分丢弃。这个参数还可以设置为`left`、`right`和`outer`等，分别表示保留左边、右边和所有部分。

以上就是Python中合并两个dataframe的几种方法，不同的场景可以选择合适的方法来解决问题。

### 回答3：
Python中，如果我们想要将两个DataFrame合并在一起，我们可以使用pd.concat（）函数。pd.concat函数可以将两个DataFrame沿着指定的轴进行连接，其中轴可以是行轴（axis = 0）或列轴（axis = 1）。

下面是一个例子，假设我们有两个DataFrame df1和df2：

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(2, 4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])

现在，我们要将这两个DataFrame合并起来。我们可以使用pd.concat（）函数并指定轴方向：

result = pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True)

这里的ignore_index参数表示重新建立索引。

我们也可以使用merge函数，它可以基于一个或多个键将不同的DataFrame连接在一起。例如：

df1 = pd.DataFrame({'key': ['foo', 'bar', 'baz', 'foo'],
                   'value': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['foo', 'bar', 'qux'],
                   'value': [5, 6, 7]})

result = pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer')

在这个例子中，我们以“键”为基础，将df1和df2连接到一起。我们指定how参数（‘outer’）使它成为外部合并，这意味着我们将保留所有行，即使它们没有匹配的键。

总之，在Python中，我们可以使用不同的函数来合并不同的DataFrame，包括pd.concat()和pd.merge()等函数，具体取决于我们想要实现的连接类型。