两个表上下合并，dataframe， df1有5条数据，DF2有10条数据，合并后为15条数据

<think>好的，用户想了解如何使用Pandas的DataFrame将两个表上下合并，确保合并后的行数等于原表格之和。首先，我需要回忆Pandas中相关的合并方法。根据提供的引用，用户提到的上下合并也就是按行合并，通常可以使用pd.concat([df1, df2], axis=0)，或者append()方法。 首先，检查引用内容。引用[1]提到pd.concat([df1, df2], axis=0)是按行合并，axis=0可以省略。例子也显示拼接后的行数是两者之和。引用[4]说明append()函数用于将其他DataFrame的行添加到末尾，同样实现上下连接。但需要注意的是，append在较新版本的Pandas中已经被弃用，推荐使用concat。不过用户可能使用的是旧版本，所以可能需要提到两种方法，但建议使用concat。 接下来，确保合并后的行数正确。需要确认concat和append在合并时是否处理索引的问题。如果原DataFrame的索引是默认的整数索引，合并后索引会重复。但用户关心的是行数是否正确，所以即使索引重复，行数应该正确。例如，df1有5行，df2有3行，合并后应该是8行，如引用[1]的例子所示。 然后，可能需要提到忽略索引的情况。如果在合并时设置ignore_index=True，会生成新的索引，避免重复，但行数仍然正确。比如pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)。 还需要注意列名是否一致。如果两个DataFrame的列不完全一致，concat会保留所有列，缺失值用NaN填充，但用户的问题里可能假设列结构相同。如果有不同的列，合并后的行数仍然是两个的总和，但列会增加。不过用户的问题重点在行数累加，所以应强调列名一致的情况。 另外，引用[5]提到垂直拼接使用concat的axis=0，这也符合用户需求。而引用[2]和[3]涉及按列合并或merge，可能不需要在这里讨论。 总结步骤：使用pd.concat([df1, df2], axis=0)或者append（但建议用concat），确保列对齐，行数相加。示例代码需要展示如何正确合并，并验证行数是否正确。 可能还需要提醒用户注意重复索引的问题，但用户主要关心行数总和，所以只要确认行数正确即可。比如合并后的shape[0]等于df1.shape[0] + df2.shape[0]。 最后，根据引用内容，给出示例代码，并说明使用concat是最佳实践，特别是因为append已经被弃用。</think>在 Pandas 中，若要将两个 DataFrame 按行上下拼接并确保合并后的总行数等于原表行数之和，可使用以下方法： --- ### 方法 1：`pd.concat()` 函数（推荐） **语法**： ```python combined_df = pd.concat([df1, df2], axis=0) # axis=0 表示按行合并，可省略 ``` **示例**： ```python import pandas as pd # 创建示例数据 df1 = pd.DataFrame({"A": [1, 2], "B": [3, 4]}) df2 = pd.DataFrame({"A": [5, 6], "B": [7, 8]}) # 合并 combined_df = pd.concat([df1, df2]) print(combined_df) # 输出： # A B # 0 1 3 # 1 2 4 # 0 5 7 # 1 6 8 # 验证行数 print(len(combined_df)) # 输出：4 (原 df1 和 df2 各有 2 行) ``` **特点**： - 默认保留原索引，合并后索引可能重复（如示例中的 `0, 1, 0, 1`）。 - 若需重置索引，可添加 `ignore_index=True`： ```python combined_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True) ``` --- ### 方法 2：`append()` 函数（已弃用，不建议使用） ```python combined_df = df1.append(df2, ignore_index=True) ``` 虽然 `append()` 能实现相同效果，但在新版本 Pandas 中已被弃用，建议优先使用 `pd.concat()`[^4][^5]。 --- ### 注意事项 1. **列名一致性**：需确保两个 DataFrame 的列名完全一致，否则合并后会产生额外的列并用 `NaN` 填充缺失值。 2. **索引处理**：若需连续索引，需设置 `ignore_index=True`。 3. **数据验证**：合并后可通过 `combined_df.shape[0] == df1.shape[0] + df2.shape[0]` 验证行数是否累加成功[^1]。 ---