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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