pd.concat把三个dataframe进行堆叠
时间: 2023-07-05 20:11:14 浏览: 46
好的,您可以使用下面的代码将三个DataFrame进行堆叠:
```
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9]})
df3 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})
result = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0)
print(result)
```
在这个例子中,我们使用 `pd.concat()` 将三个DataFrame `df1`、`df2` 和 `df3` 沿着行方向(`axis=0`)进行堆叠。最后,我们将结果打印出来。
相关问题
print(pd.concat([pd.DataFrame(wine.data),pd.DataFrame(wine.target)],axis=1))
这行代码使用了`pd.concat()`函数将`wine.data`和`wine.target`在列方向上进行合并,并打印结果。
假设`pd`是Pandas库的一个实例,`wine.data`是一个包含葡萄酒数据的二维数组,每一行代表一个数据样本,`wine.target`是一个包含葡萄酒数据对应标签的一维数组。
`pd.DataFrame(wine.data)`将葡萄酒数据转换为一个DataFrame对象,每一列代表一个特征。
`pd.DataFrame(wine.target)`将葡萄酒数据对应的标签转换为一个DataFrame对象,作为最后一列。
`pd.concat([pd.DataFrame(wine.data), pd.DataFrame(wine.target)], axis=1)`将这两个DataFrame对象在列方向上进行合并,即将标签列添加到特征列的右侧。
最后,通过`print()`函数打印合并后的结果。这样可以将葡萄酒数据和对应的标签以表格形式输出。
使用pd.concat对dataframe数据增添一行
可以这样使用pd.concat来增添一行数据:
```
import pandas as pd
# 创建一个空的数据框
df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C'])
# 创建一个新的数据行
new_row = pd.Series({'A': 1, 'B': 2, 'C': 3})
# 将新行添加到数据框中
df = pd.concat([df, new_row], ignore_index=True)
# 打印数据框
print(df)
```
这样就可以在原有数据框的基础上添加一行新的数据了。