在pandas中加入2个数据集

在pandas中加入两个数据集可以通过多种方式实现，以下是其中几种常见的方法：

1. 使用concat()函数进行数据集合并：
   • 概念：concat()函数是pandas库中用于合并数据集的函数，可以按照指定的轴将多个数据集进行连接。
   • 优势：能够快速简便地将两个数据集进行合并，并保留原始数据的结构。
   • 应用场景：当需要将两个数据集按行或按列进行合并时，可以使用concat()函数。
   • 示例代码：import pandas as pd

 # 创建两个数据集

 df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

 df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

 # 按行合并数据集

 result = pd.concat([df1, df2])

 print(result)

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1. 使用merge()函数进行数据集合并：
   • 概念：merge()函数是pandas库中用于合并数据集的函数，可以根据指定的键将两个数据集进行连接。
   • 优势：能够根据指定的键将两个数据集进行合并，并根据键的匹配关系进行数据的对齐。
   • 应用场景：当需要根据某个共同的键将两个数据集进行合并时，可以使用merge()函数。
   • 示例代码：import pandas as pd

 # 创建两个数据集

 df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C'], 'value': [1, 2, 3]})

 df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'C', 'D'], 'value': [4, 5, 6]})

 # 根据键合并数据集

 result = pd.merge(df1, df2, on='key')

 print(result)

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1. 使用join()函数进行数据集合并：
   • 概念：join()函数是pandas库中用于合并数据集的函数，可以根据指定的索引将两个数据集进行连接。
   • 优势：能够根据指定的索引将两个数据集进行合并，并根据索引的匹配关系进行数据的对齐。
   • 应用场景：当需要根据索引将两个数据集进行合并时，可以使用join()函数。
   • 示例代码：import pandas as pd

 # 创建两个数据集

 df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3]}, index=['a', 'b', 'c'])

 df2 = pd.DataFrame({'B': [4, 5, 6]}, index=['b', 'c', 'd'])

 # 根据索引合并数据集

 result = df1.join(df2)

 print(result)

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以上是在pandas中加入两个数据集的几种常见方法，根据具体的需求和数据结构，选择合适的方法进行数据集合并。