利用python将两个pandas数据最后一个数据对齐进行拼接

假设你有两个Pandas数据框`df1`和`df2`，并且它们的最后一行数据的索引相同。那么你可以使用`concat`函数将它们进行拼接。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=[1, 2, 3])
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9]}, index=[3, 4, 5])

# 找到两个数据框的最后一行索引
last_index = df1.index[-1]

# 将数据框进行拼接
result = pd.concat([df1.loc[[last_index]], df2.loc[[last_index]]])

print(result)

在这个示例中，我们首先找到了两个数据框的最后一行索引，然后使用`loc`函数将它们选择出来，最后使用`concat`函数将它们进行拼接。输出结果如下：

   A  B
3  3  6
3  6  9

其中第一行是`df1`的最后一行数据，第二行是`df2`的最后一行数据，它们被拼接在了一起。

相关问题

利用python将两个长度不同的pandas数据从最后一个数据进行对其，拼接

假设你有两个Pandas数据框`df1`和`df2`，它们的长度不同。你想要从它们的最后一个数据开始进行对齐，并将它们进行拼接。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=[1, 2, 3])
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6, 7], 'B': [7, 8, 9, 10]}, index=[4, 5, 6, 7])

# 找到两个数据框的最后一行索引
last_index1 = df1.index[-1]
last_index2 = df2.index[-1]
last_index = min(last_index1, last_index2)

# 将数据框进行对齐
df1 = df1.loc[last_index:]
df2 = df2.loc[last_index:]

# 将数据框进行拼接
result = pd.concat([df1, df2])

print(result)

在这个示例中，我们首先找到了两个数据框的最后一行索引，并选择较小的那个。然后使用`loc`函数将两个数据框从最后一个数据开始进行对齐，最后使用`concat`函数将它们进行拼接。输出结果如下：

   A   B
3  3   6
4  4   7
5  5   8
6  6   9
7  7  10

其中第一行是`df1`的最后一行数据，第二行到第五行是`df2`从最后一个数据开始对齐后的数据。这些数据被拼接在了一起。

pandas 横向拼接多个表

可以 pandas 的 `concat` 函数来横向拼接多个表。假设有三个表 `df1`、`df2`、`df3`，每个表都有相同的行索引，可以使用以下代码实现横向拼接：

import pandas as pd

# 创建三个表
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]}, index=['a', 'b', 'c'])
df3 = pd.DataFrame({'E': [13, 14, 15], 'F': [16, 17, 18]}, index=['a', 'b', 'c'])

# 横向拼接
df_concat = pd.concat([df1, df2, df3], axis=1)

print(df_concat)

输出结果为：

   A  B  C   D   E   F
a  1  4  7  10  13  16
b  2  5  8  11  14  17
c  3  6  9  12  15  18

其中 `axis=1` 表示要横向拼接，即按列拼接。如果三个表的列数不同，会自动对齐列索引，缺失的数据会用 NaN 填充。如果要去掉缺失数据，可以使用 `dropna` 函数。