组合数据框 - Python

在Python中，可以使用Pandas库轻松地将多个数据框组合在一起。本文将介绍Pandas中组合数据框的方法，包括concat、merge和join。

concat

concat（concatenate的缩写）方法可以将两个或多个数据框按行或列方向组合在一起。例如，将两个数据框沿着行方向组合在一起：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

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

输出结果为：

   A   B
0  1   4
1  2   5
2  3   6
0  7  10
1  8  11
2  9  12

使用concat方法时，需要指定要组合的数据框列表。默认情况下，concat按行方向组合数据框。可以使用axis参数指定要按列方向组合数据框：

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

输出结果为：

   A  B  A   B
0  1  4  7  10
1  2  5  8  11
2  3  6  9  12

merge

merge方法可以将两个数据框按指定的列连接在一起。例如，将两个数据框按'A'列连接在一起：

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [2, 3, 4], 'C': [7, 8, 9]})

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

输出结果为：

   A  B  C
0  2  5  7
1  3  6  8

使用merge方法时，需要指定要连接的两个数据框，以及要连接的列名。默认情况下，merge使用inner join方式连接数据框。可以使用how参数指定使用不同的join方式，如left join、right join或outer join。

join

join方法可以将两个数据框按行索引或列索引连接在一起。例如，将两个数据框按行索引连接在一起：

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])
df2 = pd.DataFrame({'D': [7, 8, 9], 'E': [10, 11, 12]}, index=['a', 'b', 'c'])

result = df1.join(df2)
print(result)

输出结果为：

   A  B  D   E
a  1  4  7  10
b  2  5  8  11
c  3  6  9  12

使用join方法时，需要指定要连接的两个数据框。默认情况下，join按行索引连接数据框。可以使用how参数指定按列索引连接数据框。

以上就是Python中组合数据框的方法。使用这些方法可以轻松地组合数据框，进行数据处理和分析。