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使用循环函数在python中创建基于两个不同数据帧的新数据帧

在Python中,可以使用循环函数创建基于两个不同数据帧的新数据帧。下面是一个示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建两个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

# 创建一个空的数据帧用于存储结果
new_df = pd.DataFrame()

# 使用循环函数将两个数据帧合并
for i in range(len(df1)):
    row = pd.concat([df1.iloc[i], df2.iloc[i]])
    new_df = new_df.append(row, ignore_index=True)

# 打印新数据帧
print(new_df)

这段代码首先导入了pandas库,然后创建了两个数据帧df1df2。接下来,创建一个空的数据帧new_df用于存储结果。

然后,使用循环函数for遍历df1的每一行。在每次循环中,使用pd.concat()函数将df1df2对应行合并为一个新的行,并将其添加到new_df中。最后,使用print()函数打印出新的数据帧new_df

这个方法适用于两个数据帧具有相同的行数,并且需要按行进行合并的情况。如果两个数据帧的列数不同,可以使用pd.merge()函数进行基于列的合并。

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