So fügen sie zwei pandas-dataframes hinzu (mit beispielen)
Sie können die folgende grundlegende Syntax verwenden, um zwei Pandas-DataFrames zu einem einzelnen DataFrame hinzuzufügen:
big_df = pd. concat ([df1, df2], ignore_index= True )
Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese Syntax in der Praxis anwenden können.
Beispiel 1: Fügen Sie zwei Pandas DataFrames hinzu
Der folgende Code zeigt, wie man zwei Pandas-DataFrames zu einem einzigen DataFrame zusammenfügt:
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
Beispiel 2: Fügen Sie mehr als zwei Pandas DataFrames hinzu
Beachten Sie, dass Sie die Funktion pd.concat() verwenden können, um mehr als zwei Pandas-DataFrames zusammenzufügen:
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
Beachten Sie, dass der resultierende DataFrame-Index die ursprünglichen Indexwerte für jeden einzelnen DataFrame beibehalten würde, wenn wir das Argument „ignore_index“ nicht verwenden würden:
#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
Die vollständige Online-Dokumentation der Funktion pandas.concat() finden Sie hier .
Zusätzliche Ressourcen
In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie andere allgemeine Funktionen in Pandas ausgeführt werden:
So verwenden Sie Pandas fillna(), um NaN-Werte zu ersetzen
So führen Sie Pandas DataFrames über mehrere Spalten hinweg zusammen
So führen Sie zwei Pandas DataFrames im Index zusammen