如何使用Python的Pandas库进行数据合并和拼接?

简介: Pandas的`merge()`函数用于数据合并,如示例所示,根据'key'列对两个DataFrame执行内连接。`concat()`函数用于数据拼接,沿轴0(行)拼接两个DataFrame,并忽略原索引。

在Python的Pandas库中,可以使用merge()函数进行数据合并,使用concat()函数进行数据拼接。

  1. 数据合并:
import pandas as pd

# 创建两个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
   'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                    'value': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({
   'key': ['B', 'D', 'E', 'F'],
                    'value': [5, 6, 7, 8]})

# 使用merge()函数进行数据合并
merged_data = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')
print(merged_data)

在这个例子中,我们创建了两个DataFrame,然后使用merge()函数将它们按照'key'列进行合并。how参数表示合并的方式,可以选择'left'、'right'、'outer'和'inner'。

  1. 数据拼接:
import pandas as pd

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

# 使用concat()函数进行数据拼接
concatenated_data = pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True)
print(concatenated_data)

在这个例子中,我们创建了两个DataFrame,然后使用concat()函数将它们进行拼接。axis参数表示拼接的方向,可以选择0(按行拼接)或1(按列拼接)。ignore_index参数表示是否重置索引。

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