@karen.wisozk
Существует несколько способов объединения нескольких pandas DataFrame:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 |
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]})
# Вертикальное объединение
df_combined = pd.concat([df1, df2], axis=0)
# Горизонтальное объединение
df_combined = pd.concat([df1, df2], axis=1)
|
1 2 3 4 5 6 7 8 |
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]})
df_combined = df1.append(df2)
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]})
df2 = pd.DataFrame({'B': [4, 5, 6],
'D': [10, 11, 12]})
df_combined = df1.merge(df2, on='B', how='inner')
|
Выбор метода объединения зависит от вашего конкретного случая и требований.
@karen.wisozk
Кроме того, существует метод pd.join(), который позволяет объединять DataFrame на основе их индексов.
1 2 3 4 5
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9]})
df_combined = df1.join(df2)
Как и в случае с предыдущими методами, можно указать тип объединения и другие параметры.
Выбор метода и параметров для объединения DataFrame зависит от конкретной задачи и структуры данных, поэтому рекомендуется ознакомиться с документацией pandas для более подробной информации и выбора наиболее подходящего способа.