我如何结合两个数据框架?

我有一个初始数据框架D。我从中提取了两个数据帧，如下所示:

A = D[D.label == k]
B = D[D.label != k]

我想把A和B组合成一个数据帧。数据的顺序并不重要。然而，当我们从D中对A和B进行采样时，它们会保留来自D的索引。

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弃用: DataFrame.append和Series.append为在1.4.0版已弃用。

使用append:

df_merged = df1.append(df2, ignore_index=True)

为了保留它们的索引，设置ignore_index=False。

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使用pd.concat来连接多个数据帧:

df_merged = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True, sort=False)
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跨行合并:

df_row_merged = pd.concat([df_a, df_b], ignore_index=True)

跨列合并:

df_col_merged = pd.concat([df_a, df_b], axis=1)
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如果你正在处理大数据，并且需要连接多个数据集，多次调用concat可能会提高性能。

如果你不想每次都创建一个新的df，你可以聚合这些变化并只调用concat一次:

frames = [df_A, df_B]  # Or perform operations on the DFs
result = pd.concat(frames)

这在部分底部的熊猫文档连接对象下指出):

但是值得注意的是，concat(因此append) 生成数据的完整副本，并不断重用此数据 函数会对性能造成很大的影响。如果你需要的话 对多个数据集的操作，使用一个列表推导式
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如果你想用第二个数据帧df2的值更新/替换第一个数据帧df1的值。你可以按照以下步骤来做

步骤1:第一个数据帧的索引(df1)

df1.set_index('id')

步骤2:设置第二个数据帧的索引(df2)

df2.set_index('id')

最后使用下面的代码片段更新数据帧-

df1.update(df2)
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# collect excel content into list of dataframes
data = []
for excel_file in excel_files:
data.append(pd.read_excel(excel_file, engine="openpyxl"))


# concatenate dataframes horizontally
df = pd.concat(data, axis=1)
# save combined data to excel
df.to_excel(excelAutoNamed, index=False)

当你横向追加时，你可以尝试上面的方法!希望这对sum1有所帮助

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使用下面的代码水平附加两个Pandas数据帧:

df3 = pd.concat([df1, df2],axis=1, ignore_index=True, sort=False)

您必须指定围绕哪个轴合并两个帧。

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要按列连接2个pandas数据帧，使用它们的索引作为连接键，你可以这样做:

both = a.join(b)

如果你想通过索引来连接多个dataframe、Series或它们的混合，只需将它们放在一个列表中，例如:

everything = a.join([b, c, d])

DataFrame.join()参见pandas文档。


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