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结合数据帧和熊猫

原文:https://www.geesforgeks.org/combining-data frames-with-pandas/

熊猫数据框由三个主要组成部分组成,即数据、行和列。为了组合这些数据帧,熊猫提供了多种功能,如 concat()append()

方法#1:使用concat()T6】方法

最初,创建两个数据集并将它们转换为数据帧。

蟒蛇 3

# import required module
import pandas as pd

# making  a dataset
data1 = {
    'Serial_No.': ['1', '2', '3', '4', '5'],
    'First': ['F0', 'F1', 'F2', 'F3', 'F4'],
    'Second': ['S0', 'S1', 'S2', 'S3', 'S4'],
}

# creating a dataframe
df1 = pd.DataFrame(data1, columns=['Serial_No.', 
                                   'First', 
                                   'Second'])

# display dataframe
df1

# making  a dataset
data2 = {
    'Serial_No.': ['6', '7', '8', '9', '10'],
    'First': ['F10', 'F11', 'F12', 'F13', 'F14'],
    'Second': ['S10', 'S11', 'S12', 'S13', 'S14'],
}

# creating  a dataset
df2 = pd.DataFrame(data2, columns=['Serial_No.', 
                                   'First', 
                                   'Second'])

# display dataset
df2

输出:

现在,连接两个数据帧,我们将使用 concat() 来组合两个数据帧。如果忽略_索引=真,df 的索引将是连续的。

蟒蛇 3

# combining the two dataframes
df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

# display combined dataframes
df

输出:

使用键,我们可以指定数据帧的标签。

蟒蛇 3

# we can also separate 2 datasets using keys
frames = [df1, df2]
df_keys = pd.concat(frames, keys=['x', 'y'])

# display dataframe
df_keys

输出:

方法 2:使用 追加() 方法

最初,创建两个数据集并将它们转换为数据帧。

蟒蛇 3

# import required module
import pandas as pd

# making  a dataset
data1 = {
    'Serial_No.': ['1', '2', '3', '4', '5'],
    'First': ['F0', 'F1', 'F2', 'F3', 'F4'],
    'Second': ['S0', 'S1', 'S2', 'S3', 'S4'],
}

# creating a dataframe
df1 = pd.DataFrame(data1, columns=['Serial_No.', 
                                   'First', 
                                   'Second'])

# display dataframe
df1

# making  a dataset
data2 = {
    'Serial_No.': ['6', '7', '8', '9', '10'],
    'First': ['F10', 'F11', 'F12', 'F13', 'F14'],
    'Second': ['S10', 'S11', 'S12', 'S13', 'S14'],
}

# creating  a dataset
df2 = pd.DataFrame(data2, columns=['Serial_No.', 
                                   'First', 
                                   'Second'])

# display dataset
df2

输出:

dataframe.append() 方法执行合并两个数据帧的操作,类似于contact()方法。

蟒蛇 3

# combining dataframes
result = df1.append(df2, sort=False, ignore_index=True)

# display combined dataframe
result

输出:



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