如何在Python中使用 rbind？

在本文中，我们将讨论Python中的 rbind()。

方法 1：使用具有相等列的 rbind()函数

在这里，我们必须采用 2 个具有相同列的数据帧并应用 concat()函数。这将基于列组合行。

语法：

pandas.concat([dataframe1, dataframe2])

在哪里

• dataframe1 是第一个数据帧
• dataframe2 是第二个数据帧

例子：

Python3

# import pandas module
import pandas as pd
  
# create first dataframe
data1 = pd.DataFrame({'fruits': ['apple', 'guava', 'mango', 'banana'],
                      'cost': [34, 56, 65, 45]})
  
# create second dataframe
data2 = pd.DataFrame({'fruits': ['cuatard apple', 'guava', 'mango', 'papaya'],
                      'cost': [314, 86, 65, 51]})
  
# concat two columns
pd.concat([data1, data2])

输出：

方法 2：对不等列使用 rbind()函数

这里两个数据框列不相等，在这种情况下，不匹配的列将在其列中获得 NAN 替换行。

语法：

pandas.concat([dataframe1, dataframe2])

在哪里，

• dataframe1 是第一个数据帧
• dataframe2 是第二个数据帧

例子：

Python3

# import pandas module
import pandas as pd
  
# create first dataframe with 2 columns
data1 = pd.DataFrame({'fruits': ['apple', 'guava', 'mango', 'banana'],
                      'cost': [34, 56, 65, 45]})
  
# create second dataframe with 3 columns
data2 = pd.DataFrame({'fruits': ['cuatard apple', 'guava', 'mango', 'papaya'],
                      'cost': [314, 86, 65, 51],
                      'city': ['guntur', 'tenali', 'ponnur', 'hyd']})
  
# concat two columns
pd.concat([data1, data2])

输出：

这里我们观察到行的索引再次从 0 开始，为了避免这种情况，我们必须使用 .reset_index() 方法。这将重置新数据帧的索引。

语法：

pandas.concat([dataframe1, dataframe2]).reset_index(drop=True)

示例：

Python3

# import pandas module
import pandas as pd
  
# create first dataframe with 2 columns
data1 = pd.DataFrame({'fruits': ['apple', 'guava', 'mango', 'banana'],
                      'cost': [34, 56, 65, 45]})
  
# create second dataframe with 3 columns
data2 = pd.DataFrame({'fruits': ['cuatard apple', 'guava', 'mango', 'papaya'],
                      'cost': [314, 86, 65, 51],
                      'city': ['guntur', 'tenali', 'ponnur', 'hyd']})
  
# concat two columns
pd.concat([data1, data2]).reset_index(drop=True)

输出：