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Python / Pandas:如何在dataframe中合并行

在Python中,可以使用Pandas库来处理数据框(dataframe)中的行合并操作。行合并是指将两个或多个数据框按照行的方式进行合并,生成一个新的数据框。

要在dataframe中合并行,可以使用Pandas的concat()函数。concat()函数可以按照指定的轴(默认为0,即按照行)将多个数据框进行合并。

下面是一个示例代码,演示如何在dataframe中合并行:

代码语言:python
代码运行次数:0
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import pandas as pd

# 创建两个示例数据框
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
merged_df = pd.concat([df1, df2])

# 打印合并后的数据框
print(merged_df)

运行以上代码,输出结果如下:

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

可以看到,合并后的数据框包含了两个原始数据框的所有行,并且行索引会自动重新排序。

在实际应用中,可以根据具体需求选择不同的合并方式。除了按照行合并外,还可以按照列进行合并,或者根据某个列的值进行合并等。Pandas提供了丰富的函数和参数来满足不同的合并需求。

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