不同行数的数据框合并问题
创始人
2025-01-09 22:30:40
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Pandas提供了许多方式来解决合并不同行数的数据框的问题。一种常用的方法是使用concat函数。这个函数把数据框按照指定的轴合并在一起。例如，合并两个行数不同的数据框，可以这样操作：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C'], 'value1': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'C', 'D'], 'value2': [4, 5, 6]})
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(result)
输出：
key value1 key value2
0 A 1 B 4
1 B 2 C 5
2 C 3 D 6
这里，concat函数按照列方向合并了df1和df2两个数据框，并把它们共有的“key”列作为连接键。在合并的过程中，concat自动对不同的行进行补齐。因此，虽然df1和df2行数不同，但是它们的“key”列的“B”和“C”行被正确地合并到了一起。
除了concat函数，Pandas还提供了其他的合并函数，例如merge函数、join函数等。不同的函数适用于不同的合并场景。你可以根据实际情况选择合适的函数。
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