如何添加两个 pandas dataframe（带有示例）

您可以使用以下基本语法将两个 pandas DataFrame 添加到单个 DataFrame 中：

 big_df = pd. concat ([df1, df2], ignore_index= True )

以下示例展示了如何在实践中使用此语法。

示例 1：添加两个 Pandas DataFrame

以下代码显示了如何将两个 pandas DataFrame 添加到一个 DataFrame 中：

 import pandas as pd

#create two DataFrames
df1 = pd. DataFrame ({' x ': [25, 14, 16, 27, 20, 12, 15, 14, 19],
                    ' y ': [5, 7, 7, 5, 7, 6, 9, 9, 5],
                    ' z ': [8, 8, 10, 6, 6, 9, 6, 9, 7]})

df2 = pd. DataFrame ({' x ': [58, 60, 65],
                    ' y ': [14, 22, 23],
                    ' z ': [9, 12, 19]})

#append two DataFrames together
combined = pd. concat ([df1, df2], ignore_index= True )

#view final DataFrame
combined

	X Y Z
0 25 5 8
1 14 7 8
2 16 7 10
3 27 5 6
4 20 7 6
5 12 6 9
6 15 9 6
7 14 9 9
8 19 5 7
9 58 14 9
10 60 22 12
11 65 23 19

示例 2：添加两个以上的 Pandas DataFrame

请注意，您可以使用pd.concat()函数将两个以上的 pandas DataFrame 添加在一起：

 import pandas as pd

#create three DataFrames
df1 = pd. DataFrame ({' x ': [25, 14, 16],
                    ' y ': [5, 7, 7]})

df2 = pd. DataFrame ({' x ': [58, 60, 65],
                    ' y ': [14, 22, 23]})

df3 = pd. DataFrame ({' x ': [58, 61, 77],
                    ' y ': [10, 12, 19]})

#append all three DataFrames together
combined = pd. concat ([df1, df2, df3], ignore_index= True )

#view final DataFrame
combined

	x y
0 25 5
1 14 7
2 16 7
3 58 14
4 60 22
5 65 23
6 58 10
7 61 12
8 77 19

请注意，如果我们不使用ignore_index参数，则生成的DataFrame的索引将保留每个单独的DataFrame的原始索引值：

 #append all three DataFrames together
combined = pd. concat ([df1, df2, df3])

#view final DataFrame
combined

	x y
0 25 5
1 14 7
2 16 7
0 58 14
1 60 22
2 65 23
0 58 10
1 61 12
2 77 19

您可以在此处找到pandas.concat()函数的完整在线文档。

其他资源

以下教程解释了如何在 pandas 中执行其他常见功能：

如何使用 Pandas fillna() 替换 NaN 值
如何跨多列合并 Pandas DataFrame
如何合并索引上的两个 Pandas DataFrame