如何合并 Pandas 数据框中的行 - Python

在 Pandas 中，合并两个或多个数据框中的行是一项常见的操作。本篇介绍几种常用的方法来实现数据框中行的合并。

我们假设有两个数据框 df1 和 df2，它们具有相同的列名和顺序，用于存储相同类型的数据。我们希望将 df1 和 df2 中的行合并为一个新的数据框。

以下是几种常用的方法：

1. 使用 concat 函数

concat 函数可以将一个或多个数据框按照指定的轴进行连接。默认情况下，它沿着行的方向进行连接。

import pandas as pd

# 合并两个数据框
df_merged = pd.concat([df1, df2])

# 打印合并后的数据框
print(df_merged)

2. 使用 append 函数

append 函数可以将一个数据框追加到另一个数据框的末尾，实现行的合并。

import pandas as pd

# 合并两个数据框
df_merged = df1.append(df2)

# 打印合并后的数据框
print(df_merged)

3. 使用 concatenate 函数

concatenate 函数可以将两个或多个数据框按照指定的轴进行连接。默认情况下，它沿着行的方向进行连接。

import pandas as pd

# 合并两个数据框
df_merged = pd.concatenate([df1, df2])

# 打印合并后的数据框
print(df_merged)

4. 使用 merge 函数

merge 函数可以根据指定的列将两个数据框进行合并。它根据指定的列匹配数据，将相应的行连接在一起。

import pandas as pd

# 合并两个数据框
df_merged = pd.merge(df1, df2, on='column_name')

# 打印合并后的数据框
print(df_merged)

以上是几种常用的方法来合并 Pandas 数据框中的行。根据具体的需求，选择合适的方法来完成行的合并操作。

希望本篇文章对你有所帮助！