能不嫩不用pd.concat

当然可以！如果你不想使用pd.concat来合并数据框，还有其他几种方法可以达到相同的目的。

1. 使用pd.merge：如果你有两个或多个数据框，想要根据某些列的值进行合并，可以使用pd.merge函数。它类似于SQL中的JOIN操作，可以根据指定的列将数据框合并在一起。

2. 使用.append：如果你只是想简单地将一个数据框附加到另一个数据框的末尾，可以使用.append方法。它将在调用它的数据框的末尾添加另一个数据框。

3. 使用.assign：如果你想在一个数据框中添加另一个数据框的列，可以使用.assign方法。它可以将新列添加到现有的数据框中，而不需要合并多个数据框。

这些方法都可以替代pd.concat来合并数据框，具体使用哪种方法取决于你的需求和数据结构。

相关问题

利用pd.concat合并两个sheet，再利用pd.Series和pd.concat在表格最后一行添加数据

可以使用`pd.read_excel`读取Excel文件中的两个sheet，并使用`pd.concat`方法将它们合并为一个表格。然后，使用`pd.Series`创建一个新的Series对象，再次使用`pd.concat`方法将其与合并后的表格连接起来，从而实现在表格的最后一行添加数据的功能。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel文件中的两个sheet
df1 = pd.read_excel('filename.xlsx', sheet_name='Sheet1')
df2 = pd.read_excel('filename.xlsx', sheet_name='Sheet2')

# 将两个表格合并为一个
df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

# 创建要添加的数据
new_data = pd.Series({'A': 4, 'B': 7})

# 将新数据转换为DataFrame对象并与合并后的表格连接
df = pd.concat([df, pd.DataFrame(new_data).T], ignore_index=True)

print(df)

其中，`pd.read_excel`方法用于读取Excel文件中的数据，`sheet_name`参数指定要读取的sheet名称。`pd.concat`方法用于将两个表格合并为一个，`ignore_index=True`表示忽略原始表格的索引，使用自动生成的新索引。`pd.DataFrame(new_data).T`将新数据转换为一个只有一行的DataFrame对象，并使用`pd.concat`方法将其与合并后的表格连接起来。

pd.concat与pd.merge

pandas中的pd.concat和pd.merge都是用于合并数据的函数，但是它们的作用略有不同。

pd.concat函数用于沿着一个轴将多个对象堆叠在一起，可以水平或垂直连接。其中，水平连接会将多个DataFrame对象按列方向拼接，而垂直连接则按行方向拼接。这种拼接方式适用于两个或多个DataFrame的列或索引标签不完全相同的情况下。此外，pd.concat函数还可以实现多个Series的堆叠，其中堆叠的Series可以按列拼接成DataFrame或按行拼接成一个更长的Series。

pd.merge函数则是用于将两个DataFrame对象基于某些关键列进行合并。它类似于SQL中的JOIN操作，可以实现类似于INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN等几种不同的合并方式。pd.merge函数的作用是将两个DataFrame对象中的行数据根据某些列的值进行匹配，然后将符合匹配条件的行数据合并在一起。这种合并方式适用于两个或多个DataFrame的索引标签或列标签完全相同的情况下。