数据分析-Pandas DataFrame的连接与追加
数据分析-Pandas DataFrame的连接与追加
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发布于 2019-08-26 17:11:06
发布于 2019-08-26 17:11:06
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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本文参与 腾讯云自媒体分享计划，分享自微信公众号。
原始发表：2019-08-26，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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