是指将两个或多个pandas的DataFrame按照行的方式进行合并的操作。
pandas是一种用于数据分析和数据处理的开源Python库。它提供了丰富的数据结构和数据处理工具,使得数据分析工作更加高效和便捷。
在pandas中,行值合并是指将两个或多个DataFrame按照行的方式进行合并,即将它们的行按照某种规则进行组合,生成一个新的DataFrame。行值合并通常用于将具有相同结构但不同记录的数据进行合并,以便进行后续的数据分析和处理。
常见的行值合并方式有两种:concat和append。
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})
result = pd.concat([df1, df2], axis=0)
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})
result = df1.append(df2)
行值合并在数据分析和数据处理中经常用到,特别是在处理多个数据源的情况下。通过合并不同数据源的行,可以将它们的数据整合在一起,方便后续的数据分析和处理。
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