pandas如何实现dataframe拼接
时间: 2024-12-19 16:23:46 浏览: 52
在Pandas中,数据拼接主要有两种方式:垂直拼接(`concat()` 函数)和水平拼接(`merge()` 或 `join()` 函数)[^2]。
1. **垂直拼接**(沿索引方向,相当于Excel的"append"操作):
```python
# 示例
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2']},
index=['K0', 'K1', 'K2'])
df2 = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2']},
index=['L0', 'L1', 'L2'])
# 使用 concat 进行垂直拼接
result = pd.concat([df1, df2], axis=0)
print(result)
```
2. **水平拼接**(沿列方向,通常用于合并具有相同索引的数据集):
```python
# 水平拼接示例,假设两个DataFrame的索引相同
df3 = pd.DataFrame({'E': ['E0', 'E1', 'E2'],
'F': ['F0', 'F1', 'F2']},
index=['K0', 'K1', 'K2'])
# 使用 merge 或 join,这里以 merge 为例
merged = pd.merge(df1, df3, how='outer', on='index') # 如果索引名相同,可直接写'index'
print(merged)
```
记得在实际应用时,选择正确的拼接方法取决于数据的结构和分析需求。
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