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：

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：

   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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