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合并pandas中的行

是指将两个或多个数据框(DataFrame)中的行合并成一个新的数据框。在pandas中,可以使用concat()函数或append()方法来实现行合并操作。

  1. concat()函数:concat()函数可以将多个数据框按照指定的轴(默认为行轴)进行合并。具体用法如下:
代码语言:txt
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import pandas as pd

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

# 使用concat()函数合并行
result = pd.concat([df1, df2])

print(result)

输出结果为:

代码语言:txt
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   A   B
0  1   4
1  2   5
2  3   6
0  7  10
1  8  11
2  9  12
  1. append()方法:append()方法可以将一个数据框追加到另一个数据框的末尾,实现行合并操作。具体用法如下:
代码语言:txt
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import pandas as pd

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

# 使用append()方法合并行
result = df1.append(df2)

print(result)

输出结果与上述方法相同。

合并行的应用场景包括:

  • 数据集拼接:当需要将多个数据集按行合并成一个更大的数据集时,可以使用行合并操作。
  • 数据清洗:在数据清洗过程中,可能需要将多个数据框中的部分行合并成一个新的数据框,以便进行后续处理。
  • 数据分析:在进行数据分析时,有时需要将多个数据框中的相关行合并,以便进行更全面的分析。

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