合并两个数据帧，每次一行| Python | Pandas

合并两个数据帧是指将两个数据帧按照一定的规则进行合并，生成一个新的数据帧。在Python中，可以使用Pandas库来实现数据帧的合并操作。

Pandas是一个强大的数据分析工具，提供了丰富的函数和方法来处理和操作数据。下面是合并两个数据帧的步骤：

1. 导入Pandas库：import pandas as pd
2. 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]})
3. 使用concat函数进行合并：result = pd.concat([df1, df2])

在这个例子中，我们使用concat函数将df1和df2两个数据帧按照行的方向进行合并。合并后的结果存储在result变量中。

合并数据帧的分类：

• 按行合并：将两个数据帧按照行的方向进行合并，即将一个数据帧的行连接到另一个数据帧的下方。
• 按列合并：将两个数据帧按照列的方向进行合并，即将一个数据帧的列连接到另一个数据帧的右侧。

合并数据帧的优势：

• 方便快捷：使用Pandas库提供的函数和方法，可以方便快捷地实现数据帧的合并操作。
• 灵活性：可以根据具体需求选择不同的合并方式，满足不同的数据处理需求。

合并数据帧的应用场景：

• 数据集成：将多个数据源的数据进行合并，生成一个完整的数据集。
• 数据分析：将多个数据帧合并后，可以进行更全面的数据分析和统计。

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