🐼 pandas: pd.concat 用法 📊
在数据分析中,`pd.concat()` 是 Pandas 库中的一个强大工具,用于将多个 DataFrame 或 Series 合并成一个新的对象。无论你是想合并行还是列,这个函数都能轻松搞定!✨
首先,确保你已经导入了 Pandas:
```python
import pandas as pd
```
假设你有两个 DataFrame:
```python
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})
```
如果想按行合并,只需使用默认参数即可:
```python
result = pd.concat([df1, df2])
```
输出结果会是:
```
AB
013
124
057
168
```
如果你想按列合并,则需要设置 `axis=1`:
```python
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)
```
这样,两个 DataFrame 就会在列的方向上合并啦!💡
`pd.concat()` 还支持许多其他参数,比如 `ignore_index=True` 可以重新索引结果,或者 `keys` 参数可以为每个输入添加层次索引。灵活运用这些选项,能让你的数据处理更加高效!🚀
掌握 `pd.concat()`,你的数据分析之路会更加顺畅哦!💪
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