Jak połączyć dwie ramki danych pand (z przykładami)
Aby połączyć dwie ramki danych pand, możesz użyć następującej podstawowej składni:
df3 = pd. concat ([df1, df2], ignore_index= True )
Poniższy przykład pokazuje, jak zastosować tę składnię w praktyce.
Przykład: Jak połączyć dwie ramki danych Pandy
Załóżmy, że mamy następujące dwie ramki danych pandy:
import pandas as pd #define DataFrames df1 = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A'], ' assists ': [5, 7, 7, 9], ' points ': [11, 8, 10, 6]}) df2 = pd. DataFrame ({' team ': ['B', 'B', 'B', 'B'], ' assists ': [4, 4, 3, 7], ' points ': [14, 11, 7, 6]}) #view DataFrames print (df1) team assists points 0 to 5 11 1 to 7 8 2 to 7 10 3 to 9 6 print (df2) team assists points 0 B 4 14 1 B 4 11 2 B 3 7 3 B 7 6
Możemy użyć następującej składni, aby połączyć dwie ramki danych:
#concatenate the DataFrames
df3 = pd. concat ([df1, df2])
#view resulting DataFrame
print (df3)
team assists points
0 to 5 11
1 to 7 8
2 to 7 10
3 to 9 6
0 B 4 14
1 B 4 11
2 B 3 7
3 B 7 6
Wynikiem jest ramka DataFrame zawierająca dane z obu ramek DataFrame.
Jeśli chcesz utworzyć nowy indeks podczas łączenia ramek danych, musisz użyć argumentu ignorowania_indeksu :
#concatenate the DataFrames and ignore index
df3 = pd. concat ([df1, df2], ignore_index= True )
#view resulting DataFrame
print (df3)
team assists points
0 to 5 11
1 to 7 8
2 to 7 10
3 to 9 6
4 B 4 14
5 B 4 11
6 B 3 7
7 B 7 6
Należy pamiętać, że indeks wynikowej ramki danych mieści się w przedziale od 0 do 7.
Uwaga nr 1: W tym przykładzie połączyliśmy dwie ramki danych pand, ale możesz użyć tej dokładnej składni, aby połączyć dowolną liczbę ramek danych.
Uwaga nr 2: Pełną dokumentację funkcji pandas concat() można znaleźć tutaj .
Dodatkowe zasoby
Poniższe samouczki wyjaśniają, jak wykonywać inne typowe operacje na pandach:
Jak połączyć ramki danych Pandas w wielu kolumnach
Jak połączyć dwie ramki danych Pandas w pliku Index
Jak dodać kolumnę do ramki danych Pandas