วิธีเชื่อมต่อ pandas dataframes สองตัวเข้าด้วยกัน (พร้อมตัวอย่าง)

คุณสามารถใช้ไวยากรณ์พื้นฐานต่อไปนี้เพื่อเชื่อม DataFrames แพนด้าสองตัวเข้าด้วยกัน:

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

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีใช้ไวยากรณ์นี้ในทางปฏิบัติ

ตัวอย่าง: วิธีเชื่อมต่อ Pandas DataFrames สองตัวเข้าด้วยกัน

สมมติว่าเรามี DataFrames แพนด้าสองตัวต่อไปนี้:

 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

เราสามารถใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้เพื่อเชื่อม DataFrames ทั้งสองเข้าด้วยกัน:

 #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

ผลลัพธ์ที่ได้คือ DataFrame ที่มีข้อมูลจาก DataFrames ทั้งสอง

หากคุณต้องการสร้างดัชนีใหม่เมื่อเชื่อมต่อ DataFrames คุณต้องใช้อาร์กิวเมนต์ ign_index :

 #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

โปรดทราบว่าดัชนีของ DataFrame ที่เป็นผลลัพธ์อยู่ระหว่าง 0 ถึง 7

หมายเหตุ #1: ในตัวอย่างนี้ เราได้ต่อ DataFrames แพนด้าสองตัวเข้าด้วยกัน แต่คุณสามารถใช้ไวยากรณ์ที่ตรงกันทุกประการนี้เพื่อเชื่อม DataFrames จำนวนเท่าใดก็ได้ที่คุณต้องการ

หมายเหตุ #2: คุณสามารถค้นหาเอกสารฉบับเต็มสำหรับฟังก์ชัน pandas concat() ได้ ที่นี่

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีดำเนินการทั่วไปอื่น ๆ ในแพนด้า:

วิธีผสาน Pandas DataFrames ในหลายคอลัมน์
วิธีรวม Pandas DataFrames สองตัวบนดัชนี
วิธีเพิ่มคอลัมน์ใน Pandas DataFrame