附加数据框 pandas - Python

Pandas是一个流行的Python库，它提供了数据分析和数据操作的各种工具。其中包括附加数据框，也称为连接数据框。

什么是附加数据框？

附加数据框是将两个或多个数据框按行或列连接在一起的过程。这些数据框可以根据一个或多个键进行连接，这些键是用于标识数据框中数据行的属性。

如何使用pandas附加数据框？

要将两个或多个数据框连接在一起，可以使用concat()函数。例如，要将两个数据框df1和df2连接在一起，可以使用以下代码：

result = pd.concat([df1, df2])

如果要按列进行连接，则可以设置axis参数为1，如下所示：

result = pd.concat([df1, df2], axis=1)

如果要在连接后重置行索引，则可以设置ignore_index参数为True，如下所示：

result = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

如何指定键？

在连接数据框时，可以根据一个或多个键（列）来连接。默认情况下，concat()函数根据行索引进行连接。

要指定列作为键，可以使用keys参数。例如，以下代码将使用A列作为键连接数据框df1和df2：

result = pd.concat([df1, df2], keys=['A'])

如何根据键进行连接？

连接数据框时，最常用的方法是根据一个或多个键连接。这可以通过设置join参数来实现。默认情况下，join参数设置为outer，即取所有键的并集。

例如，以下代码将根据key列连接数据框df1和df2：

result = pd.merge(df1, df2, on='key')

如果键名不同，可以使用left_on和right_on参数分别指定左侧数据框和右侧数据框的键名：

result = pd.merge(df1, df2, left_on='key_left', right_on='key_right')

总结

附加数据框是Pandas库中非常有用的功能，它允许我们将多个数据框连接在一起，以进行更复杂的数据分析。本文介绍了如何使用Pandas连接数据框，并指定键以及按键连接。