Pandas合并行/数据帧转换

Pandas是Python中一个强大的数据处理库，可以用于数据分析和数据操作。在Pandas中，合并行或数据帧转换是常见的操作。

1. 合并行：在Pandas中，可以使用concat()函数将多个数据帧按行合并。concat()函数可以沿着指定的轴将多个数据帧连接在一起。例如：

import pandas as pd

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

merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=0)

这里的axis=0表示按行合并。合并后的数据帧merged_df将包含所有行，即将df2的行追加到df1的下方。

1. 数据帧转换：在Pandas中，可以使用pivot()函数进行数据帧的转换。pivot()函数可以将数据帧重新排列为新的形式，根据指定的列将行转换为列。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'two'],
                   'C': [1, 2, 3, 4],
                   'D': [5, 6, 7, 8]})

pivot_df = df.pivot(index='A', columns='B', values='C')

这里的index参数指定了转换后的数据帧中的行索引，columns参数指定了转换后的数据帧中的列索引，values参数指定了转换后的数据帧中的值。转换后的数据帧pivot_df将根据A和B列的唯一值创建新的行和列，并将对应的值填入。

Pandas官方文档中有更详细的介绍和示例，可以参考：Pandas官方文档。

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