如何将Pandas DataFrames与行复制合并？

Pandas DataFrames 是 Python 中用于数据操作和分析的强大工具。如果你想要将两个具有相同列的 DataFrames 进行行复制合并，你可以使用 concat 函数。

基础概念

concat 函数允许你在轴上（行或列）连接 DataFrames。默认情况下，它会在行轴（axis=0）上连接 DataFrames。

相关优势

• 灵活性：你可以选择在行或列上连接 DataFrames。
• 效率：concat 函数在处理大数据集时表现良好。
• 简单性：API 简单易用，只需几行代码即可完成操作。

类型

• 行连接：将两个 DataFrames 的行堆叠在一起。
• 列连接：将两个 DataFrames 的列并排放置。

应用场景

当你需要合并两个具有相同列的数据集时，例如合并两个时间段的销售数据。

示例代码

假设我们有两个 DataFrames df1 和 df2，它们具有相同的列结构。

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
    'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
    'B': ['B0', 'B1', 'B2']
})

df2 = pd.DataFrame({
    'A': ['A3', 'A4', 'A5'],
    'B': ['B3', 'B4', 'B5']
})

# 使用 concat 进行行连接
result = pd.concat([df1, df2])

print(result)

输出

    A   B
0  A0  B0
1  A1  B1
2  A2  B2
0  A3  B3
1  A4  B4
2  A5  B5

参考链接

• Pandas Documentation - Concatenate

解决常见问题

如果你在合并 DataFrames 时遇到问题，例如列名不匹配或索引重复，可以尝试以下方法：

1. 列名不匹配：确保两个 DataFrame 的列名完全相同。
2. 索引重复：在合并前重置索引。

# 重置索引
df1 = df1.reset_index(drop=True)
df2 = df2.reset_index(drop=True)

# 再次合并
result = pd.concat([df1, df2])

通过这些步骤，你应该能够成功地将两个 Pandas DataFrames 进行行复制合并。