पायथन में rbind का उपयोग कैसे करें (r के बराबर)

R में rbind फ़ंक्शन, row-bind के लिए संक्षिप्त, का उपयोग डेटा फ़्रेम को उनकी पंक्तियों द्वारा एक साथ संयोजित करने के लिए किया जा सकता है।

हम पायथन में समतुल्य कार्य करने के लिए पांडा कॉन्सैट() फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं:

 df3 = pd. concat ([df1, df2])

निम्नलिखित उदाहरण दिखाते हैं कि व्यवहार में इस फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण 1: पायथन में समान कॉलम के साथ rbind का उपयोग करें

आइए मान लें कि हमारे पास निम्नलिखित दो पांडा डेटाफ़्रेम हैं:

 import pandas as pd

#define DataFrames
df1 = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
                    ' points ': [99, 91, 104, 88, 108]})

print (df1)

  team points
0 to 99
1 B 91
2 C 104
3 D 88
4 E 108

df2 = pd. DataFrame ({' assists ': ['F', 'G', 'H', 'I', 'J'],
                    ' rebounds ': [91, 88, 85, 87, 95]})

print (df2)

  team points
0 F 91
1 G 88
2:85
3 I 87
4 days 95

हम इन दो डेटाफ़्रेमों को उनकी पंक्तियों द्वारा शीघ्रता से जोड़ने के लिए concat() फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं:

 #row-bind two DataFrames
df3 = pd. concat ([df1, df2])

#view resulting DataFrame
df3

	team points
0 to 99
1 B 91
2 C 104
3 D 88
4 E 108
0 F 91
1 G 88
2:85
3 I 87
4 days 95

ध्यान दें कि हम नए डेटाफ़्रेम के सूचकांक मानों को रीसेट करने के लिए रीसेट_इंडेक्स() का भी उपयोग कर सकते हैं:

 #row-bind two DataFrames and reset index values
df3 = pd. concat ([df1, df2]). reset_index (drop= True )

#view resulting DataFrame
df3

	team points
0 to 99
1 B 91
2 C 104
3 D 88
4 E 108
5 F 91
6 G 88
7:85 a.m.
8 I 87
9 D 95

उदाहरण 2: असमान कॉलम के साथ पायथन में rbind का उपयोग करना

हम दो डेटाफ़्रेमों को एक साथ जोड़ने के लिए कॉनकैट() फ़ंक्शन का भी उपयोग कर सकते हैं जिनमें असमान संख्या में कॉलम हैं और कोई भी लापता मान केवल NaN से भरा जाएगा:

 import pandas as pd

#define DataFrames
df1 = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
                    ' points ': [99, 91, 104, 88, 108]})

df2 = pd. DataFrame ({' team ': ['F', 'G', 'H', 'I', 'J'],
                    ' points ': [91, 88, 85, 87, 95],
                    ' rebounds ': [24, 27, 27, 30, 35]})

#row-bind two DataFrames
df3 = pd. concat ([df1, df2]). reset_index (drop= True )

#view resulting DataFrame
df3

	team points rebounds
0 to 99 NaN
1 B 91 NaN
2 C 104 NaN
3 D 88 NaN
4 E 108 NaN
5 F 91 24.0
6G 88 27.0
7:85 AM 27.0
8 I 87 30.0
9 D 95 35.0

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल बताते हैं कि पायथन में अन्य सामान्य कार्य कैसे करें:

पायथन में cbind का उपयोग कैसे करें (R के बराबर)
पंडों में VLOOKUP कैसे करें
पांडा में विशिष्ट मान वाली पंक्तियों को कैसे हटाएं