假设有两个数据框df1和df2,它们的列相同但行数不同,可以使用pandas的concat方法将它们合并成一个数据框,并指定axis=0来沿着行的方向进行拼接。如下所示:
import pandas as pd
# 创建两个数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8], 'B': [9, 10]})
# 拼接数据框
df_concat = pd.concat([df1, df2], axis=0)
# 查看拼接后的数据框
print(df_concat)
输出结果为:
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
0 7 9
1 8 10
其中,拼接后的数据框的行索引是原始数据框的行索引的简单拼接,但可以通过reset_index方法来重新设置行索引。