Rumah > pembangunan bahagian belakang > Tutorial Python > Bagaimana untuk Menggabungkan Pandas DataFrames Bersebelahan?

Bagaimana untuk Menggabungkan Pandas DataFrames Bersebelahan?

DDD
Lepaskan: 2024-10-30 08:18:27
asal
787 orang telah melayarinya

How to Combine Pandas DataFrames Side-by-Side?

Menggabungkan Bingkai Data Secara Mendatar dalam Panda

Apabila bekerja dengan data dalam Python, selalunya perlu untuk menggabungkan berbilang set data menjadi satu bingkai data. Dalam panda, penggabungan ialah operasi berkuasa yang membolehkan anda menggabungkan bingkai data sama ada secara mendatar atau menegak. Artikel ini memfokuskan pada penggabungan mendatar, juga dikenali sebagai penggabungan mengikut lajur.

Penggabungan Mendatar

Untuk menggabungkan dua bingkai data secara mendatar, df_a dan df_b, gunakan concat() fungsi dengan parameter paksi ditetapkan kepada 1:

<code class="python">pd.concat([df_a, df_b], axis=1)</code>
Salin selepas log masuk

Operasi ini akan menggabungkan lajur df_a dan df_b menjadi satu bingkai data, dengan baris dijajarkan secara menegak. Bingkai data yang terhasil akan mempunyai bilangan baris yang sama seperti bingkai data asal dan bilangan lajur yang sama dengan jumlah bilangan lajur dalam kedua-dua bingkai data.

Contoh

Pertimbangkan dua bingkai data berikut:

<code class="python">import pandas as pd
dict_data = {'Treatment': ['C', 'C', 'C'], 'Biorep': ['A', 'A', 'A'], 'Techrep': [1, 1, 1], 'AAseq': ['ELVISLIVES', 'ELVISLIVES', 'ELVISLIVES'], 'mz':[500.0, 500.5, 501.0]}
df_a = pd.DataFrame(dict_data)
dict_data = {'Treatment1': ['C', 'C', 'C'], 'Biorep1': ['A', 'A', 'A'], 'Techrep1': [1, 1, 1], 'AAseq1': ['ELVISLIVES', 'ELVISLIVES', 'ELVISLIVES'], 'inte1':[1100.0, 1050.0, 1010.0]}
df_b = pd.DataFrame(dict_data)</code>
Salin selepas log masuk

Untuk menggabungkan

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menggabungkan Pandas DataFrames Bersebelahan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan