在pandas中,可以使用多种方法来组合pandas数据帧(DataFrame)中的行。下面是一些常用的方法:
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])
这将返回一个包含四行的新数据帧,其中包括df1和df2的所有行。
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)
这将返回一个包含四行的新数据帧,其中包括df1和df2的所有行。
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})
result = pd.merge(df1, df2, how='outer')
这将返回一个包含四行的新数据帧,其中包括df1和df2的所有行,并且重复的行将被保留。
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}, index=[0, 1])
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]}, index=[2, 3])
result = df1.join(df2, how='outer')
这将返回一个包含四行的新数据帧,其中包括df1和df2的所有行,并且重复的行将被保留。
这些方法可以根据具体的需求选择使用。在实际应用中,可以根据数据的结构和处理逻辑来选择最合适的方法。对于更复杂的数据操作,还可以使用其他pandas提供的函数和方法来实现行的组合。
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