将数据帧附加到另一个数据帧 - Python

在 Python 中，我们可以使用 Pandas 库来进行数据处理和操作。当需要将数据帧附加到另一个数据帧中时，可以使用 Pandas 库提供的 concat() 函数。

concat() 函数可以将一个或多个数据帧沿着指定的维度进行连接。下面是一个简单的示例，演示了如何将两个数据帧沿着行（纵向）方向连接：

import pandas as pd

# 创建两个数据帧 df1 和 df2
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

# 将 df2 附加到 df1 的末尾
result = pd.concat([df1, df2])

print(result)

输出结果：

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

在上述示例中，我们通过使用 pd.concat() 函数将数据帧 df2 添加到 df1 的末尾，形成了一个新的数据帧 result。

需要注意的是，concat() 函数默认沿着行方向（即纵向或者垂直方向，即 axis=0）进行连接。如果需要在列（即横向或水平方向，即 axis=1）上连接数据帧，可以通过设置 axis 参数为 1 实现。

import pandas as pd

# 创建两个数据帧 df1 和 df2
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

# 将 df2 附加到 df1 的末尾
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)

print(result)

输出结果：

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

在上述示例中，我们通过设置 axis 参数为 1，将数据帧 df2 添加到 df1 的右侧，形成了一个新的数据帧 result。

在使用 concat() 函数进行数据帧连接时，还可以指定一些其他参数，例如 ignore_index 参数来忽略原始索引，或者 keys 参数来为连接后的数据帧的列添加层次化索引等等。有关更多信息，请查阅 Pandas 文档。

以上所述即为 Python 中将数据帧附加到另一个数据帧的方法及示例。