Python合并两个数据集

在Python中，可以使用多种方式将两个数据集合并在一起。以下是几种可能的方法：

1. 使用pandas库的concat()函数：

import pandas as pd

# 创建两个包含相同列的数据集
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                   'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9],
                   'B': [10, 11, 12]})

# 使用concat()函数合并两个数据集
df_merged = pd.concat([df1, df2])

# 打印合并后的数据集
print(df_merged)

输出：

   A   B
0  1   4
1  2   5
2  3   6
0  7  10
1  8  11
2  9  12

2. 使用pandas库的merge()函数：

import pandas as pd

# 创建两个包含相同列和键的数据集
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                   'B': [4, 5, 6],
                   'key': ['k1', 'k2', 'k3']})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9],
                   'D': [10, 11, 12],
                   'key': ['k1', 'k2', 'k3']})

# 使用merge()函数将两个数据集合并
df_merged = pd.merge(df1, df2, on='key')

# 打印合并后的数据集
print(df_merged)

输出：

   A  B key  C   D
0  1  4  k1  7  10
1  2  5  k2  8  11
2  3  6  k3  9  12

3. 使用Python内置的zip()函数：

# 创建两个列表
list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5, 6]

# 使用zip()函数合并两个列表
merged_list = list(zip(list1, list2))

# 打印合并后的列表
print(merged_list)

输出：

[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

这些方法可以根据具体的需求选择适合的方式来合并数据集。