基于 Python 和 Pandas 的数据分析(5) --- Concatenating and Appending
这一节我们将会介绍几种不同的合并数据的方法.在我们这个不动产投资的例子中, 我们希望获取 51 个州的房产数据, 并把它们组合起来. 我们这样做有很多原因. 这样做既便于我们做分析, 同时也可以占用更少的内存. 目前, 每个 dataframe 都有一个 "date" 列和一个 "value" 列. 有一个规律是每个 dataframe 的 "date" 列的值都是完全重复的. 也就是说我们可...
