pd.concat执行合并数据表的操作语句

时间: 2023-06-24 09:05:09 浏览: 120
pd.concat函数用于合并pandas数据表(DataFrame或Series)。下面是一个示例代码: ```python import pandas as pd # 创建两个数据表 df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'], 'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'], 'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']}) df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'], 'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'], 'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'], 'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']}) # 垂直方向合并 result = pd.concat([df1, df2]) print(result) ``` 输出结果如下: ``` A B C D 0 A0 B0 C0 D0 1 A1 B1 C1 D1 2 A2 B2 C2 D2 3 A3 B3 C3 D3 0 A4 B4 C4 D4 1 A5 B5 C5 D5 2 A6 B6 C6 D6 3 A7 B7 C7 D7 ``` 如果需要水平方向合并,可以将`axis`参数设置为1。 更多关于pd.concat函数的用法,请参考官方文档:https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.concat.html
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