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数据分析-Pandas DataFrame的连接与追加

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背景介绍

今天我们学习多个DataFrame之间的连接和追加的操作,在合并DataFrame时,您可能会考虑很多目标。例如,您可能想要“追加”它们,您可能会添加到最后,基本上添加更多行。或者您可能希望添加更多列,我们现在将开始介绍两种主要合并DataFrame的方式:连接和追加。

入门示例

代码片段:

# ## Dataframe的连接和追加数据 
# In[23]:
import pandas as pd
# In[24]:
df1 = pd.DataFrame({'num':[60,20,80,90],
                    'rate':[2,1,3,4],
                    'value':[40,50,60,55]},
                   index=[2001,2002,2003,2004])
# In[25]:
df2 = pd.DataFrame({'num':[60,20,80,90],
                    'rate':[2,1,3,4],
                    'value':[40,50,60,55]},
                   index=[2005,2006,2007,2008])
# In[26]:
df3 = pd.DataFrame({'num':[60,20,80,90],
                    'rate':[2,1,3,4],
                    'kpi':[40,50,60,55]},
                   index=[2001,2002,2003,2004])
# ## 使用pd.concat()连接多个DataFrame
# In[27]:
concat_df = pd.concat([df1,df2])
concat_df
# ## 连接三个dataframe
# In[28]:
concat_df_all = pd.concat([df1,df2,df3],sort=False)
concat_df_all
# ## 使用append()追加dataframe
# In[29]:
df4 = df1.append(df2)
df4
# In[30]:
df5 = df1.append(df3,sort=False)
df5
# ## 使用append()追加Series
# In[31]:
s = pd.Series([77,4,66],index=['num','rate','value'])
# In[32]:
df6 = df1.append(s,ignore_index=True)
df6

本文分享自微信公众号 - yale记(python_yale_learning)

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原始发表时间:2019-08-26

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