不同首个有效索引的列附加
创始人
2025-01-09 17:01:41
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使用pandas中的concat函数来将数据帧拼接在一起。
示例代码如下：
import pandas as pd
# 创建两个示例数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=[1, 2, 3])
df2 = pd.DataFrame({'B': [7, 8, 9], 'C': [10, 11, 12]}, index=[2, 3, 4])
# 使用concat函数将两个数据帧拼接在一起
result = pd.concat([df1, df2], axis=1, sort=False)
# 打印结果
print(result)
运行结果：
A B B C
1 1.0 4.0 NaN NaN
2 2.0 5.0 7.0 10.0
3 3.0 6.0 8.0 11.0
4 NaN NaN 9.0 12.0
上述示例中，使用concat函数将两个数据帧df1和df2拼接在一起，axis=1表示沿着列的方向进行拼接，sort=False表示不进行排序。最终得到的结果是一个新的数据帧result，其中包含了df1和df2中的所有列，且不同的列的首个有效索引不同。
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