<\/p>\n
H\u00e4ufig m\u00f6chten Sie m\u00f6glicherweise zwei oder mehr Pandas-DataFrames stapeln. Gl\u00fccklicherweise ist dies mit der Funktion pandas concat()<\/a> einfach zu bewerkstelligen.<\/span><\/p>\n Dieses Tutorial zeigt mehrere Beispiele daf\u00fcr.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie man zwei Panda-DataFrames \u00fcbereinander \u201estapelt\u201c und einen DataFrame erstellt:<\/span><\/p>\n Mit einem \u00e4hnlichen Code k\u00f6nnen drei Panda-DataFrames \u00fcbereinander gestapelt werden, um einen DataFrame zu erstellen:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass wir in den vorherigen Beispielen \u201eignore_index=True\u201c<\/strong> verwendet haben.<\/span><\/p>\n Dies weist Pandas an, die Indexnummern in jedem DataFrame zu ignorieren und einen neuen Index im Bereich von 0 bis n-1 f\u00fcr den neuen DataFrame zu erstellen.<\/span><\/p>\n \u00dcberlegen Sie beispielsweise, was passiert, wenn wir \u201eignore_index=True\u201c<\/strong> beim Stapeln der folgenden zwei DataFrames nicht verwenden:<\/span><\/p>\n Der resultierende DataFrame behielt seine urspr\u00fcnglichen Indexwerte beider DataFrames bei.<\/span><\/p>\n Daher sollten Sie beim Stapeln von zwei DataFrames im Allgemeinen \u201eignore_index=True\u201c<\/strong> verwenden, es sei denn, Sie haben einen bestimmten Grund, die urspr\u00fcnglichen Indexwerte beizubehalten.<\/span><\/p>\n Die folgenden Tutorials erkl\u00e4ren, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in Pandas ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n So f\u00fcgen Sie einem Pandas DataFrame eine leere Spalte hinzu<\/a> H\u00e4ufig m\u00f6chten Sie m\u00f6glicherweise zwei oder mehr Pandas-DataFrames stapeln. Gl\u00fccklicherweise ist dies mit der Funktion pandas concat() einfach zu bewerkstelligen. Dieses Tutorial zeigt mehrere Beispiele daf\u00fcr. Beispiel 1: Stapeln Sie zwei Pandas DataFrames Der folgende Code zeigt, wie man zwei Panda-DataFrames \u00fcbereinander \u201estapelt\u201c und einen DataFrame erstellt: import pandas as pd #create two DataFrames df1 […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n Beispiel 1: Stapeln Sie zwei Pandas DataFrames<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#create two DataFrames<\/span>\ndf1 = pd.DataFrame({'player': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],\n 'points':[12, 5, 13, 17, 27]})\n\ndf2 = pd.DataFrame({'player': ['F', 'G', 'H', 'I', 'J'],\n 'points':[24, 26, 27, 27, 12]})\n\n#\"stack\" the two DataFrames together<\/span>\ndf3 = pd. concat<\/span> ([df1,df2], ignore_index= True<\/span> )\n\n#view resulting DataFrame<\/span>\ndf3\n\n\tplayer points\n0 to 12\n1 B 5\n2 C 13\n3 D 17\n4 E 27\n5 F 24\n6 G 26\n7:27 a.m.\n8 I 27\n9 D 12\n<\/strong><\/pre>\n Beispiel 2: Stapeln Sie drei Pandas DataFrames<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#create three DataFrames<\/span>\ndf1 = pd.DataFrame({'player': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],\n 'points':[12, 5, 13, 17, 27]})\n\ndf2 = pd.DataFrame({'player': ['F', 'G', 'H', 'I', 'J'],\n 'points':[24, 26, 27, 27, 12]})\n\ndf3 = pd.DataFrame({'player': ['K', 'L', 'M', 'N', 'O'],\n 'points':[9, 5, 5, 13, 17]})\n\n#\"stack\" the two DataFrames together<\/span>\ndf4 = pd. concat<\/span> ([df1,df2, df3], ignore_index= True<\/span> )\n\n#view resulting DataFrame<\/span>\ndf4\n\n player points\n0 to 12\n1 B 5\n2 C 13\n3 D 17\n4 E 27\n5 F 24\n6 G 26\n7:27 a.m.\n8 I 27\n9 D 12\n10K 9\n11 L 5\n12 M 5\n13 N 13\n14 O 17<\/strong><\/pre>\n Die Bedeutung vonignore_index<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#create two DataFrames with indices<\/span>\ndf1 = pd.DataFrame({'player': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],\n 'points':[12, 5, 13, 17, 27]},\n index=[0, 1, 2, 3, 4])\n\ndf2 = pd.DataFrame({'player': ['F', 'G', 'H', 'I', 'J'],\n 'points':[24, 26, 27, 27, 12]},\n index=[2, 4, 5, 6, 9])\n\n#stack the two DataFrames together<\/span>\ndf3 = pd. concat<\/span> ([df1,df2])\n\n#view resulting DataFrame<\/span>\ndf3\n\n player points\n0 to 12\n1 B 5\n2 C 13\n3 D 17\n4 E 27\n2 F 24\n4G 26\n5:27 a.m.\n6 I 27\n9 D 12\n<\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So f\u00fcgen Sie eine Spalte in einen Pandas DataFrame ein<\/a>
So exportieren Sie einen Pandas DataFrame nach Excel<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"