合并两行数据帧

是指将两个数据帧（DataFrame）按照某种规则进行合并，生成一个新的数据帧。在云计算领域中，数据帧是一种常用的数据结构，用于存储和处理结构化数据。

合并两行数据帧的常见方法有以下几种：

1. concat函数：使用concat函数可以将两个数据帧按照行或列的方向进行拼接。可以通过设置axis参数来指定拼接方向，axis=0表示按行拼接，axis=1表示按列拼接。

示例代码：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})

result = pd.concat([df1, df2], axis=0)  # 按行拼接

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1. append函数：使用append函数可以将一个数据帧追加到另一个数据帧的末尾，生成一个新的数据帧。

示例代码：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})

result = df1.append(df2)  # 追加到df1的末尾

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1. merge函数：使用merge函数可以根据指定的列将两个数据帧进行合并。可以通过设置on参数来指定合并的列，也可以通过设置how参数来指定合并的方式（如内连接、左连接、右连接、外连接等）。

示例代码：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4], 'key': ['K1', 'K2']})
df2 = pd.DataFrame({'C': [5, 6], 'D': [7, 8], 'key': ['K1', 'K2']})

result = pd.merge(df1, df2, on='key')  # 根据key列进行合并

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以上是合并两行数据帧的常见方法和相关腾讯云产品推荐。