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为另一个Dataframe中的每一行复制并连接Pandas数据帧

在Pandas中,可以使用concat()函数将两个数据帧按行连接起来。要为另一个数据帧中的每一行复制并连接Pandas数据帧,可以使用循环遍历的方式,对每一行进行复制和连接操作。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

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

# 创建一个空的数据帧用于存储结果
result = pd.DataFrame()

# 遍历df2的每一行
for index, row in df2.iterrows():
    # 复制df1并连接当前行
    temp = pd.concat([df1, pd.DataFrame(row).T], axis=1)
    # 将结果添加到result中
    result = pd.concat([result, temp])

# 打印结果
print(result)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
   A   B  0   1
0  1   4  7  10
1  2   5  8  11
2  3   6  9  12

在这个例子中,我们首先创建了两个数据帧df1df2。然后,我们创建了一个空的数据帧result用于存储结果。接下来,我们使用iterrows()函数遍历df2的每一行,对于每一行,我们使用concat()函数将df1和当前行连接起来,并将结果存储在临时数据帧temp中。最后,我们将temp添加到result中。最终,result中存储了每一行复制并连接后的结果。

需要注意的是,这种方法在处理大量数据时可能会比较慢,因为每次都要进行数据复制和连接操作。如果需要处理大规模数据,可以考虑使用其他更高效的方法,如使用numpy库进行向量化操作。

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