【莫烦Python】Numpy & Pandas (数据处理教程) pandas合并concat

import
numpy as np
import pandas as pd
#concatenating
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns=['a','b','c','d'])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['a','b','c','d'])
df3 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*2, columns=['a','b','c','d'])
合并这三个数据
res = pd.concat([df1,df2,df3],axis=0，ignore_index=Ture)
忽略掉index索引，重新排序， 进行对行上下进行合并
#join，['inner','outer']
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns=['a','b','c','d'], index=[1,2,3])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4)* 1, columns=['b','c','d', 'e'], index=[2,3,4])
print(df1)
print(df2)
res = pd.comcat([df1,df2],join='outer'，ignore_index=Ture)
相当于求交集和并集
#append
df1 = pd.DataFrame(np.ones<((3,4))*0, columns=['a','b','c','d'])
s1 = pd.Series([1,2,3,4], index=['a','b','c','d'])
res = df1 .append(s1, ignore_ index=True) 添加到最下面一行
print(res)

最后

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