jupyter notebook 横向合并

你可以使用 `pandas` 库中的 `concat` 函数来实现横向合并。以下是一些步骤：

1. 导入 pandas 库：

import pandas as pd

2. 创建要合并的 DataFrame（数据框）：

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

3. 使用 `concat` 函数进行合并：

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

在上述代码中，`axis=1` 表示按列进行合并。如果要按行进行合并，则需要将 `axis` 参数设置为 `0`。

4. 查看合并后的结果：

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

注意：合并的两个 DataFrame 的行数必须相同。否则，`concat` 函数将会抛出异常。

相关问题

jupyter notebook 横向合并求并集

你可以使用 Pandas 库来实现横向合并和求并集。

假设你有两个数据集，分别是 df1 和 df2 ，它们的列名相同，可以使用以下代码将它们横向合并：

import pandas as pd

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

这里使用了 Pandas 的 concat 函数，将两个数据集按列方向合并。

如果你要对合并后的数据集进行去重操作，可以使用 Pandas 的 drop_duplicates 方法：

merged_df = merged_df.drop_duplicates()

这样就可以得到两个数据集的并集了。

jupyter notebook 合并代码

在Jupyter Notebook中，可以使用以下方法合并代码：

1. 使用Ctrl + M + A快捷键将选定的单元格合并为一个单元格。选定的单元格可以是连续的多个单元格或者非连续的多个单元格。

2. 使用Ctrl + M + Shift + M快捷键将当前单元格与下一个单元格合并为一个单元格。

3. 在菜单栏中选择"Edit" -> "Merge Cell Above"或者"Merge Cell Below"来合并当前单元格与上方或下方的单元格。

4. 可以通过在代码中使用`# %%`来创建一个新的代码单元格，并将多个代码片段放在同一个单元格中。

需要注意的是，合并代码会将多个单元格的内容合并到一个单元格中，因此可能会导致代码的可读性降低。在合并代码之前，建议先备份原始代码，以防需要恢复。