如何“行绑定”两个不同列的pandas数据帧？

在pandas中，可以使用merge()函数将两个不同列的数据帧进行行绑定。merge()函数可以根据指定的列进行匹配，并将两个数据帧按照行进行合并。

下面是一个示例代码：

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]})

# 使用merge()函数进行行绑定
result = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)

# 打印结果
print(result)

输出结果为：

   A  B  C   D
0  1  4  7  10
1  2  5  8  11
2  3  6  9  12

在上面的示例中，我们使用merge()函数将df1和df2按照索引进行合并，得到了一个新的数据帧result。通过设置left_index=True和right_index=True，我们指定按照索引进行匹配。

merge()函数还有其他参数可以进行更灵活的合并操作，例如可以指定要匹配的列、合并方式等。更多详细信息可以参考pandas官方文档中的merge()函数说明：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.merge.html

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

• 腾讯云数据库：https://cloud.tencent.com/product/cdb
• 腾讯云云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm
• 腾讯云人工智能：https://cloud.tencent.com/product/ai
• 腾讯云物联网：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
• 腾讯云移动开发：https://cloud.tencent.com/product/mobdev
• 腾讯云存储：https://cloud.tencent.com/product/cos
• 腾讯云区块链：https://cloud.tencent.com/product/bc
• 腾讯云元宇宙：https://cloud.tencent.com/product/um