python 行連線 合併

#連線與合併資料集:  行連線

import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('./data/concat_1.csv')
df2 = pd.read_csv('./data/concat_2.csv')
df3 = pd.read_csv('./data/concat_3.csv')
print(df1)
print(df2)
print(df3)
row_concat = pd.concat([df1,df2,df3])
#行連線  就是把所有的上下落在疊加一起了
print(row_concat)
print(row_concat.iloc[4,])
print(row_concat.iloc[4:6,])
new_row_series = pd.series(['n1','n2','n3','n4'])
print(new_row_series)
print(pd.concat([df1,new_row_series]))
#new_row_df = pd.dataframe(['n1','n2','n3','n4'])
#這樣寫就是往後寫了
new_row_df = pd.dataframe([['n1','n2','n3','n4']],columns=['a','b','c','d'])
print(new_row_df)
#從零開始牌了
				
pandas資料連線合併
1 df1和df2相同列合併 圖中可以看出合併後出現了重複行，可以使用df.drop duplicates 刪除重複行 另外我們可以看到合併之後的資料行索引還是以前df的索引值，要想使新生成的df索引從0開始，可以新增 ignore index true 執行結果如下 2 df1和df2不同列合併 ...
				
Pandas 連線合併函式merge
一 merge函式用途 pandas中的merge 函式類似於sql中join的用法，可以將不同資料集依照某些字段 屬性 進行合併操作，得到乙個新的資料集。二 merge 函式的具體引數 引數 說明how 預設為inner，可設為inner outer left right on根據某個字段進行連線...
				
Pandas 連線合併函式merge  詳解
pandas中的merge 函式類似於sql中join的用法，可以將不同資料集依照某些字段 屬性 進行合併操作，得到乙個新的資料集。用法 dataframe1.merge dataframe2,how inner on none,left on none,right on none,left ind...