连接数据帧 - Python

在Python中，连接数据帧指的是将两个或多个数据帧沿着某个轴（例如行或列）进行连接，以形成一个新的数据帧。

使用Pandas函数连接数据帧

Pandas是Python中最流行的数据分析库，它提供了多种方法来连接数据帧。

1. concatenate()函数

import pandas as pd

# 创建两个数据帧
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']})

# 沿着行方向连接两个数据帧
df_concat = pd.concat([df1, df2])
# 沿着列方向连接两个数据帧
df_concat_col = pd.concat([df1, df2], axis=1)

print(df_concat)
print(df_concat_col)

输出结果：

    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

    A   B   C   D   A   B   C   D
0  A0  B0  C0  D0  A4  B4  C4  D4
1  A1  B1  C1  D1  A5  B5  C5  D5
2  A2  B2  C2  D2  A6  B6  C6  D6
3  A3  B3  C3  D3  A7  B7  C7  D7

可以看出，concatenate()函数可以沿着指定的方向连接两个或多个数据帧，并返回一个新的数据帧。

2. merge()函数

# 创建两个数据帧
df_left = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
                        'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                        'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})

df_right = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
                         'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                         'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

# 根据 'key' 列连接两个数据帧
df_merge = pd.merge(df_left, df_right, on='key')

print(df_merge)

输出结果：

  key   A   B   C   D
0  K0  A0  B0  C0  D0
1  K1  A1  B1  C1  D1
2  K2  A2  B2  C2  D2
3  K3  A3  B3  C3  D3

可以看出，merge()函数可以根据指定的键（或多个键）连接两个或多个数据帧，并返回一个新的数据帧。

小结

本文介绍了Python中连接数据帧的两种方法：concatenate()和merge()。其中，concatenate()函数可以沿着指定的方向连接两个或多个数据帧，而merge()函数可以根据指定的键连接两个或多个数据帧。这两种方法都可以在数据分析和处理中发挥重要作用。