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pandas数据帧将行合并为列

pandas数据帧(DataFrame)是Python中一个强大的数据结构,用于处理和分析数据。将行合并为列是指将数据帧中的多行数据合并为一列。

在pandas中,可以使用多种方法将行合并为列。以下是一些常用的方法:

  1. 使用concat()函数:可以使用concat()函数将多个数据帧按列合并。该函数接受一个包含数据帧的列表作为参数,并指定axis=1来表示按列合并。例如:
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import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

result = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(result)

输出结果为:

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   A  B  C   D
0  1  4  7  10
1  2  5  8  11
2  3  6  9  12
  1. 使用merge()函数:merge()函数可以根据指定的列将两个数据帧进行合并。可以通过指定参数how='outer'来实现按列合并。例如:
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import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

result = pd.merge(df1, df2, how='outer')
print(result)

输出结果为:

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   A   B
0  1   4
1  2   5
2  3   6
3  7  10
4  8  11
5  9  12
  1. 使用join()函数:join()函数可以根据索引将两个数据帧进行合并。可以通过指定参数how='outer'来实现按列合并。例如:
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import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=[0, 1, 2])
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]}, index=[0, 1, 2])

result = df1.join(df2, how='outer')
print(result)

输出结果为:

代码语言:txt
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   A  B  C   D
0  1  4  7  10
1  2  5  8  11
2  3  6  9  12

以上是将行合并为列的几种常用方法。pandas数据帧的灵活性和丰富的功能使其成为数据处理和分析的重要工具。

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