Pandas使用工具并从多个数据帧中追加

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了高效的数据结构和数据分析工具，使得数据处理变得简单和快速。在Pandas中，可以使用concat()函数来从多个数据帧中追加数据。

concat()函数可以将多个数据帧按照指定的轴进行连接，可以是行轴（axis=0）或列轴（axis=1）。通过指定axis参数，可以控制数据帧的连接方式。

以下是使用concat()函数从多个数据帧中追加数据的示例代码：

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({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

# 使用concat()函数追加数据
df_concatenated = pd.concat([df1, df2], axis=0)

# 打印结果
print(df_concatenated)

输出结果为：

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

在这个示例中，我们创建了两个数据帧df1和df2，然后使用concat()函数将它们按行轴连接起来，生成了一个新的数据帧df_concatenated。

Pandas提供了丰富的数据处理和分析功能，适用于各种数据处理场景，包括数据清洗、数据转换、数据聚合等。它在数据科学、金融分析、机器学习等领域都有广泛的应用。

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