python中如何将多个dataframe表连接
时间: 2024-05-03 09:18:53 浏览: 14
在Python中,可以使用`pandas`库中的`concat()`函数将多个DataFrame表连接在一起。
`concat()`函数的语法如下:
```python
pd.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False, keys=None, sort=False)
```
其中,`objs`是一个列表或字典,包含需要连接的DataFrame表;`axis`表示连接的轴,0表示按行连接,1表示按列连接;`join`表示连接方式,'outer'表示外连接(保留所有行或列),'inner'表示内连接(只保留共同的行或列);`ignore_index`表示是否忽略原表的索引;`keys`表示为连接前的每个DataFrame表添加一个层级索引;`sort`表示是否按照索引排序。
下面是一个例子,假设有三个DataFrame表,分别为df1、df2和df3,需要按行连接:
```python
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]})
# 按行连接
result = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0)
print(result)
```
输出结果为:
```
A B
0 1 3
1 2 4
0 5 7
1 6 8
0 9 11
1 10 12
```
可以看到,三个DataFrame表被按行连接在一起,并且索引被重新编号。