При работе с анализом и манипулированием данными в Python библиотека Pandas предлагает мощные инструменты для обработки фреймов данных. В этой статье мы рассмотрим различные методы добавления одного фрейма данных к другому, что позволит вам эффективно комбинировать и объединять ваши данные. Независимо от того, новичок вы или опытный аналитик данных, это руководство предоставит вам множество вариантов достижения желаемого результата.

Метод 1: использование функции concat
Функция concatв Pandas позволяет объединять кадры данных по определенной оси. Чтобы добавить один кадр данных к другому по вертикали, вы можете установить для параметра axisзначение 0. Вот пример:

import pandas as pd
# Creating two dataframes
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})
# Appending df2 to df1
result = pd.concat([df1, df2], axis=0)
print(result)

Выход:

   A   B
0  1   4
1  2   5
2  3   6
0  7  10
1  8  11
2  9  12

Метод 2: использование метода append
Кадры данных Pandas имеют метод append, который позволяет добавлять один кадр данных к другому. Этот метод создает новый кадр данных с объединенными данными. Вот пример:

import pandas as pd
# Creating two dataframes
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})
# Appending df2 to df1
result = df1.append(df2)
print(result)

Выход:

   A   B
0  1   4
1  2   5
2  3   6
0  7  10
1  8  11
2  9  12

Метод 3. Использование метода merge
Метод mergeв Pandas позволяет объединять кадры данных на основе общих столбцов или индексов. Чтобы добавить один кадр данных к другому по горизонтали, вы можете использовать метод merge. Вот пример:

import pandas as pd
# Creating two dataframes
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})
# Appending df2 to df1 horizontally
result = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)
print(result)

Выход:

   A  B  C   D
0  1  4  7  10
1  2  5  8  11
2  3  6  9  12

Метод 4: Использование метода join
Метод joinв Pandas позволяет объединить два кадра данных на основе их индексов. Чтобы добавить один кадр данных к другому по вертикали, вы можете использовать метод join. Вот пример:

import pandas as pd
# Creating two dataframes
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})
# Appending df2 to df1 vertically
result = df1.join(df2)
print(result)

Выход:

   A  B  C   D
0  1  4  7  10
1  2  5  8  11
2  3  6  9  12

В этой статье мы рассмотрели несколько методов добавления одного кадра данных к другому в Python с использованием Pandas. Мы рассмотрели методы concat, append, mergeи join, каждый из которых предлагает разные способы объединения и слияния кадров данных. на основе ваших конкретных требований. Используя эти методы, вы можете эффективно манипулировать и анализировать свои данные. Так что вперед, экспериментируйте с различными комбинациями фреймов данных и раскройте весь потенциал своих проектов по анализу данных!