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当列不对齐时连接多个pandas数据帧

当列不对齐时,可以使用pandas库中的concat()函数来连接多个数据帧。

concat()函数可以按照指定的轴将多个数据帧连接在一起。默认情况下,它按照行的方向进行连接,即垂直连接。如果数据帧的列不对齐,concat()函数会自动在缺失的位置填充NaN值。

下面是使用concat()函数连接多个数据帧的示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建两个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'B': [7, 8, 9], 'C': [10, 11, 12]})

# 使用concat()函数连接数据帧
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)

print(result)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
   A  B  B   C
0  1  4  7  10
1  2  5  8  11
2  3  6  9  12

在上述示例中,我们创建了两个数据帧df1和df2,然后使用concat()函数将它们按列的方向连接在一起。由于df1和df2的列不完全对齐,所以在连接时会自动填充缺失的位置。

在实际应用中,可以根据具体需求选择连接的轴向,通过设置axis参数为0或1来指定连接的方向。此外,还可以通过设置其他参数来控制连接的方式,如join参数用于指定连接的方式('inner'表示内连接,'outer'表示外连接),ignore_index参数用于重置连接后的索引。

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