在pandas中组合两个数据帧列表

在pandas中，可以使用concat()函数将两个数据帧列表进行组合。

concat()函数的语法如下：

pandas.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False)

参数说明：

• objs：要组合的数据帧列表，可以是一个列表或元组。
• axis：指定组合的轴向，默认为0，表示按行组合，如果设置为1，则表示按列组合。
• join：指定组合的方式，默认为'outer'，表示取并集，如果设置为'inner'，则表示取交集。
• ignore_index：是否忽略原始索引，默认为False，如果设置为True，则会重新生成新的索引。

下面是一个示例，演示如何在pandas中组合两个数据帧列表：

import pandas as pd

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

# 组合两个数据帧列表
result = pd.concat([df1, df2])

# 打印结果
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

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