如何连接两个 pandas dataframe（带有示例）

您可以使用以下基本语法来连接两个 pandas DataFrame：

 df3 = 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：如何连接两个 Pandas DataFrame

假设我们有以下两个 panda DataFrame：

 import pandas as pd

#define DataFrames
df1 = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A'],
                    ' assists ': [5, 7, 7, 9],
                    ' points ': [11, 8, 10, 6]})

df2 = pd. DataFrame ({' team ': ['B', 'B', 'B', 'B'],
                    ' assists ': [4, 4, 3, 7],
                    ' points ': [14, 11, 7, 6]})
#view DataFrames
print (df1)

  team assists points
0 to 5 11
1 to 7 8
2 to 7 10
3 to 9 6

print (df2)

  team assists points
0 B 4 14
1 B 4 11
2 B 3 7
3 B 7 6

我们可以使用以下语法来连接两个 DataFrame：

 #concatenate the DataFrames
df3 = pd. concat ([df1, df2])

#view resulting DataFrame
print (df3)

  team assists points
0 to 5 11
1 to 7 8
2 to 7 10
3 to 9 6
0 B 4 14
1 B 4 11
2 B 3 7
3 B 7 6

结果是一个包含两个 DataFrame 数据的 DataFrame。

如果要在连接 DataFrame 时创建新索引，则必须使用ignore_index参数：

 #concatenate the DataFrames and ignore index
df3 = pd. concat ([df1, df2], ignore_index= True )

#view resulting DataFrame
print (df3)

  team assists points
0 to 5 11
1 to 7 8
2 to 7 10
3 to 9 6
4 B 4 14
5 B 4 11
6 B 3 7
7 B 7 6

请注意，生成的 DataFrame 的索引在 0 到 7 之间。

注意#1：在此示例中，我们连接了两个 pandas DataFrame，但您可以使用此精确语法来连接所需数量的任意数量的 DataFrame。

注意#2：您可以在此处找到 pandas concat()函数的完整文档。

其他资源

以下教程解释了如何在 pandas 中执行其他常见操作：

如何跨多列合并 Pandas DataFrame
如何合并索引上的两个 Pandas DataFrame
如何向 Pandas DataFrame 添加列