<\/p>\n
Fungsi rbind<\/strong> di R, kependekan dari row-bind<\/em> , dapat digunakan untuk menggabungkan frame data berdasarkan barisnya.<\/span><\/p>\n Kita dapat menggunakan fungsi pandas concat()<\/a> untuk melakukan fungsi yang setara dengan Python:<\/span><\/p>\n Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan fungsi ini dalam praktiknya.<\/span><\/p>\n Mari kita asumsikan kita memiliki dua panda DataFrames berikut:<\/span><\/p>\n Kita dapat menggunakan fungsi concat()<\/strong> untuk menghubungkan kedua DataFrame ini dengan cepat berdasarkan barisnya:<\/span><\/p>\n Perhatikan bahwa kita juga dapat menggunakan reset_index()<\/strong> untuk menyetel ulang nilai indeks DataFrame baru:<\/span><\/p>\n Kita juga dapat menggunakan fungsi concat()<\/strong> untuk menghubungkan dua DataFrame yang memiliki jumlah kolom yang tidak sama dan nilai yang hilang hanya akan diisi dengan NaN:<\/span><\/p>\n Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan fungsi umum lainnya dengan Python:<\/span><\/p>\n Cara menggunakan cbind dengan Python (setara dengan R)<\/a> Fungsi rbind di R, kependekan dari row-bind , dapat digunakan untuk menggabungkan frame data berdasarkan barisnya. Kita dapat menggunakan fungsi pandas concat() untuk melakukan fungsi yang setara dengan Python: df3 = pd. concat ([df1, df2]) Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan fungsi ini dalam praktiknya. Contoh 1: Gunakan rbind dengan Python dengan kolom yang sama Mari […]<\/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 df3 = pd. concat<\/span> ([df1, df2])\n<\/strong><\/pre>\n Contoh 1: Gunakan rbind dengan Python dengan kolom yang sama<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#define DataFrames\ndf1 = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],\n ' points<\/span> ': [99, 91, 104, 88, 108]})\n\nprint<\/span> (df1)\n\n team points\n0 to 99\n1 B 91\n2 C 104\n3 D 88\n4 E 108\n\ndf2 = pd. DataFrame<\/span> ({' assists<\/span> ': ['F', 'G', 'H', 'I', 'J'],\n ' rebounds<\/span> ': [91, 88, 85, 87, 95]})\n\nprint<\/span> (df2)\n\n team points\n0 F 91\n1 G 88\n2:85\n3 I 87\n4 days 95\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #row-bind two DataFrames\ndf3 = pd. concat<\/span> ([df1, df2])\n\n#view resulting DataFrame\n<\/span>df3\n\n\tteam points\n0 to 99\n1 B 91\n2 C 104\n3 D 88\n4 E 108\n0 F 91\n1 G 88\n2:85\n3 I 87\n4 days 95\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #row-bind two DataFrames and reset index values\ndf3 = pd. concat<\/span> ([df1, df2]). reset_index<\/span> (drop= True<\/span> )\n\n#view resulting DataFrame\n<\/span>df3\n\n\tteam points\n0 to 99\n1 B 91\n2 C 104\n3 D 88\n4 E 108\n5 F 91\n6 G 88\n7:85 a.m.\n8 I 87\n9 D 95<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Contoh 2: Menggunakan rbind dengan Python dengan Kolom Tidak Sama<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#define DataFrames\ndf1 = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],\n ' points<\/span> ': [99, 91, 104, 88, 108]})\n\ndf2 = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['F', 'G', 'H', 'I', 'J'],\n ' points<\/span> ': [91, 88, 85, 87, 95],\n ' rebounds<\/span> ': [24, 27, 27, 30, 35]})<\/span>\n\n#row-bind two DataFrames\ndf3 = pd. concat<\/span> ([df1, df2]). reset_index<\/span> (drop= True<\/span> )\n<\/span>\n#view resulting DataFrame\ndf3\n\n\tteam points rebounds\n0 to 99 NaN\n1 B 91 NaN\n2 C 104 NaN\n3 D 88 NaN\n4 E 108 NaN\n5 F 91 24.0\n6G 88 27.0\n7:85 AM 27.0\n8 I 87 30.0\n9 D 95 35.0<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Sumber daya tambahan<\/strong><\/span><\/h3>\n
Bagaimana melakukan VLOOKUP di Pandas<\/a>
Cara menghapus baris yang berisi nilai tertentu di Pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"