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pandas连接两个不同行大小的数据帧,不带NaN值

在pandas中,可以使用concat函数来连接两个不同行大小的数据帧,并且不带NaN值。

具体操作如下:

代码语言:txt
复制
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], 'B': [9, 10], 'C': [11, 12]})

# 使用concat函数连接两个数据帧
result = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

print(result)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
   A   B     C
0  1   4   NaN
1  2   5   NaN
2  3   6   NaN
3  7   9  11.0
4  8  10  12.0

在上述代码中,我们首先导入pandas库,并创建了两个数据帧df1和df2。然后,使用concat函数将这两个数据帧连接起来,设置ignore_index参数为True,表示重新生成索引。最后,打印输出连接后的结果。

需要注意的是,由于两个数据帧的列不完全相同,连接后的结果中会出现NaN值。如果想要去除NaN值,可以使用dropna函数进行处理。

关于pandas的更多信息和使用方法,可以参考腾讯云的相关产品和文档:

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