如何在不创建额外行的情况下联合2个数据帧？

在不创建额外行的情况下联合两个数据帧，可以使用Pandas库中的concat()函数或merge()函数来实现。

1. 使用concat()函数：
   • 概念：concat()函数用于将两个或多个数据帧按照行或列的方向进行合并。
   • 分类：数据合并/连接。
   • 优势：可以灵活地控制合并的方向和方式，支持多个数据帧的合并。
   • 应用场景：合并两个具有相同列名的数据帧，将它们按照行或列的方向进行拼接。
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示例代码：

import pandas as pd

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

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

result = pd.concat(df1, df2, axis=0) # 按照行的方向拼接

1. 使用merge()函数：
   • 概念：merge()函数用于根据一个或多个键将两个数据帧进行合并。
   • 分类：数据合并/连接。
   • 优势：可以根据指定的键将两个数据帧进行合并，支持不同列名的合并。
   • 应用场景：根据某一列或多列的值将两个数据帧进行合并，类似于SQL中的JOIN操作。
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示例代码：

import pandas as pd

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

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

result = pd.merge(df1, df2, on='key') # 根据'key'列的值进行合并

以上是使用Pandas库中的concat()函数和merge()函数来实现在不创建额外行的情况下联合两个数据帧的方法。这两个函数在数据处理和分析中非常常用，可以根据具体的需求选择合适的方法进行数据合并。