Манипулирование данными — важнейший аспект анализа данных, который часто предполагает объединение нескольких наборов данных. В Python Pandas — это широко используемая библиотека, предоставляющая мощные инструменты для манипулирования данными, включая методы для добавления DataFrames. В этой статье мы рассмотрим несколько методов добавления DataFrames, сопровождаемых разговорными объяснениями и примерами кода. Итак, давайте углубимся и узнаем, как эффективно комбинировать DataFrames в Python!

Метод 1: использование функции «concat()».
Первый метод, который мы рассмотрим, — это функция «concat()» из библиотеки Pandas. Эта функция позволяет нам объединять DataFrames вдоль указанной оси. Он принимает последовательность DataFrame в качестве входных данных и возвращает новый DataFrame, содержащий объединенные данные. Вот пример:

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})
result = pd.concat([df1, df2])
print(result)

Выход:

   A  B
0  1  3
1  2  4
0  5  7
1  6  8

Метод 2: использование оператора «+=”.
Другой простой способ добавления кадров данных — использование оператора «+=”. Этот метод работает путем объединения DataFrames по вертикали. Вот пример:

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})
df1 += df2
print(df1)

Выход:

   A   B
0  6  10
1  8  12

Метод 3: использование метода «append()»
Pandas предоставляет метод «append()», который позволяет нам добавлять один DataFrame к другому. Этот метод создает новый DataFrame, добавляя строки второго DataFrame в конец первого DataFrame. Вот пример:

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})
result = df1.append(df2)
print(result)

Выход:

   A  B
0  1  3
1  2  4
0  5  7
1  6  8

В этой статье мы рассмотрели три различных метода добавления DataFrames в Python. Мы узнали, как использовать функцию «concat()», оператор «+=» и метод «append()» из библиотеки Pandas. Каждый метод имеет свои преимущества и может использоваться в зависимости от конкретных требований. Освоив эти методы, вы сможете эффективно комбинировать DataFrames и выполнять сложные задачи анализа данных в Python.

Не забудьте поэкспериментировать с этими методами, используя свои собственные наборы данных, и изучите дополнительные параметры, доступные для каждого метода. Приятного кодирования!