Cara menambahkan dua dataframe pandas (dengan contoh)

Anda dapat menggunakan sintaks dasar berikut untuk menambahkan dua panda DataFrames ke dalam satu DataFrame:

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

Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan sintaksis ini dalam praktiknya.

Contoh 1: Tambahkan dua Pandas DataFrames

Kode berikut menunjukkan cara menambahkan dua panda DataFrames bersama-sama ke dalam satu DataFrame:

 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

Contoh 2: Tambahkan lebih dari dua Pandas DataFrames

Perhatikan bahwa Anda dapat menggunakan fungsi pd.concat() untuk menambahkan lebih dari dua panda DataFrames secara bersamaan:

 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

Perhatikan bahwa jika kita tidak menggunakan argumen abaikan_index , indeks DataFrame yang dihasilkan akan mempertahankan nilai indeks asli untuk setiap DataFrame individual:

 #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

Anda dapat menemukan dokumentasi online lengkap tentang fungsi pandas.concat() di sini .

Sumber daya tambahan

Tutorial berikut menjelaskan cara menjalankan fungsi umum lainnya di panda:

Cara menggunakan Pandas fillna() untuk mengganti nilai NaN
Cara menggabungkan Pandas DataFrames di beberapa kolom
Cara menggabungkan dua Pandas DataFrames di index