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列不同时的pandas数据帧合并

在pandas中，可以使用concat()函数将不同时刻的数据帧进行合并。concat()函数可以按照指定的轴将多个数据帧连接在一起。

具体步骤如下：

导入pandas库：import pandas as pd
创建不同时刻的数据帧：df1和df2
使用concat()函数将数据帧合并：merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=0)
- axis=0表示按行合并，将df2添加到df1的下方
- axis=1表示按列合并，将df2添加到df1的右侧

可选：使用reset_index()函数重置索引：merged_df = merged_df.reset_index(drop=True)

合并后的数据帧merged_df将包含两个数据帧的所有行（或列），并且索引会根据合并后的结果重新排序。

pandas数据帧合并的优势：

灵活性：可以根据需要选择按行或按列合并数据帧。
方便性：合并操作简单，只需调用concat()函数即可。
可扩展性：可以合并任意数量的数据帧。

应用场景：

数据集合并：当有多个数据集需要合并时，可以使用数据帧合并操作。
时间序列数据处理：对于时间序列数据，可以将不同时刻的数据帧按行合并，以便进行后续分析和处理。

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相关搜索:Pandas &转置数据帧，同时保留原始列 Pandas:合并数据帧而不创建新列 Pandas:比较多列以合并数据帧 Pandas合并数据帧创建nan列 Pandas在数据帧上合并，同时保持公共行数 pandas数据帧合并，ValueError，数据类型不匹配 pandas数据帧将行合并为列 python pandas合并数据帧 Python合并Pandas数据帧仅合并pandas数据帧的某些列

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