pd.concat(axis=1)怎么用
时间: 2024-05-06 18:17:17 浏览: 12
`pd.concat(axis=1)` 是 Pandas 库中的一个函数,用于将两个或多个数据帧(DataFrame)沿着列方向合并。具体用法如下:
假设有两个数据帧 df1 和 df2,它们的列数相同,可以使用以下代码将它们沿着列方向合并:
```python
import pandas as pd
# 创建两个数据帧 df1 和 df2
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})
# 沿着列方向合并 df1 和 df2
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(result)
```
输出结果为:
```
A B C D
0 1 4 7 10
1 2 5 8 11
2 3 6 9 12
```
其中,`pd.concat([df1, df2], axis=1)` 表示将 df1 和 df2 沿着列方向合并,生成一个新的数据帧 result。注意,`axis=1` 表示沿着列方向合并,如果要沿着行方向合并,则需要将 `axis=1` 改为 `axis=0`。
相关问题
pd.concat 当axis=0和1时有什么区别
pd.concat函数可以用于沿着指定的轴(axis)连接两个或多个pandas对象。当axis=0时,pd.concat会将多个对象按行方向连接,也就是将它们垂直堆叠在一起;当axis=1时,pd.concat会将多个对象按列方向连接,也就是将它们水平拼接在一起。因此,axis参数的不同取值会导致连接结果的方向不同。
time1.append(ceres_sec) df99=pd.DataFrame(time1,columns=['time']) ceres11=pd.concat([ceres,df99],axis=1) p=pd.concat([bsrn,df999],axis=1) result = [] for x in range(len(time1)): final2 = p[((p['time']<=time1[x]+900)&(p['time']>=time1[x]-900))] # ceres_T=ceres.index(time1[x]) final2=final2.reset_index(drop=True) if not final2.empty: dfb=final2['year'].values dfc=final2['month'].values dfd=final2['day'].values dfe=final2['hour'].values dff=final2['min'].values dfi=final2['total_FS'].values for w in range(len(final2)): z=sum(final2['total_FS'])/len(final2) 怎么使得z与ceres的每一行一一对应
你可以使用一个循环来计算每个时间点的z值,并将其添加到一个列表中,然后将该列表与ceres数据框合并即可。示例代码如下:
```
time1.append(ceres_sec)
df99=pd.DataFrame(time1,columns=['time'])
ceres11=pd.concat([ceres,df99],axis=1)
p=pd.concat([bsrn,df999],axis=1)
z_values = []
for x in range(len(time1)):
final2 = p[((p['time']<=time1[x]+900)&(p['time']>=time1[x]-900))]
final2=final2.reset_index(drop=True)
if not final2.empty:
z=sum(final2['total_FS'])/len(final2)
z_values.append(z)
z_df = pd.DataFrame(z_values, columns=['z'])
result = pd.concat([ceres11, z_df], axis=1)
```
这样你就可以得到一个包含z值的新数据框result,其中每一行都与ceres的每一行一一对应。