pandas将两个dataframe合并

pandas可以使用merge()函数将两个dataframe合并。merge()函数可以根据指定的列将两个dataframe进行合并，合并后的结果可以是内连接、左连接、右连接或者外连接。具体使用方法可以参考pandas官方文档。

相关问题

pandas将多个dataframe合并

Pandas可以使用concat()函数将多个DataFrame合并。具体步骤如下：

1. 将要合并的DataFrame放入一个列表中。

2. 使用concat()函数将列表中的DataFrame合并，可以指定合并的轴（行或列）。

3. 可以使用merge()函数将两个DataFrame按照某一列进行合并。

例如，将三个DataFrame按照行合并：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})
df3 = pd.DataFrame({'A': [9, 10], 'B': [11, 12]})

df = pd.concat([df1, df2

pandas合并两个dataframe

要合并两个 pandas 的 DataFrame，可以使用 pandas.concat() 函数。该函数将两个 DataFrame 沿指定的轴（通常是行轴或列轴）进行连接。

以下是一个例子：

import pandas as pd

# 创建两个 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

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

# 沿行轴连接
result = pd.concat([df1, df2])

print(result)

输出：

    A   B   C   D
0  A0  B0  C0  D0
1  A1  B1  C1  D1
2  A2  B2  C2  D2
3  A3  B3  C3  D3
0  A4  B4  C4  D4
1  A5  B5  C5  D5
2  A6  B6  C6  D6
3  A7  B7  C7  D7

在这个例子中，我们创建了两个 DataFrame df1 和 df2，然后使用 pd.concat() 函数将它们沿着行轴连接。该函数返回一个新的 DataFrame（在这个例子中，被存储在变量 result 中），其中包含了两个原始 DataFrame 的数据。