如何在不考虑键或列差异的情况下水平连接 Pandas DataFrame？

在 Pandas 中水平连接 DataFrame

要水平连接两个 DataFrame，而不考虑键和列数的潜在差异，请使用 concat具有 axis=1 参数的函数。此参数指定应按列执行串联。

示例：

考虑以下两个 DataFrame，df_a 和 df_b，行数相同但不同列数：

<code class="python">import pandas as pd

dict_data = {'Treatment': ['C', 'C', 'C'], 'Biorep': ['A', 'A', 'A'], 'Techrep': [1, 1, 1], 'AAseq': ['ELVISLIVES', 'ELVISLIVES', 'ELVISLIVES'], 'mz': [500.0, 500.5, 501.0]}
df_a = pd.DataFrame(dict_data)

dict_data = {'Treatment1': ['C', 'C', 'C'], 'Biorep1': ['A', 'A', 'A'], 'Techrep1': [1, 1, 1], 'AAseq1': ['ELVISLIVES', 'ELVISLIVES', 'ELVISLIVES'], 'inte1': [1100.0, 1050.0, 1010.0]}
df_b = pd.DataFrame(dict_data)</code>

要水平连接这些 DataFrame，请使用以下代码：

<code class="python">pd.concat([df_a, df_b], axis=1)</code>

这将创建一个新的 DataFrame，其行数与原始 DataFrame 相同，并且列数等于两个 DataFrame 中列的总和。生成的 DataFrame 将如下所示：

       AAseq Biorep  Techrep Treatment     mz      AAseq1 Biorep1  Techrep1  Treatment1  inte1
0  ELVISLIVES      A        1         C  500.0  ELVISLIVES       A         1          C   1100
1  ELVISLIVES      A        1         C  500.5  ELVISLIVES       A         1          C   1050
2  ELVISLIVES      A        1         C  501.0  ELVISLIVES       A         1          C   1010

替代方法：

根据具体要求，还有替代方法来水平连接 DataFrame。

• 与索引合并：如果 DataFrame 具有相同的行数并且没有冲突的列名称，则可以使用 left_index=True 和 right_index=True 的合并功能。这将根据索引合并 DataFrame。
• Join: 与合并方法类似，join 函数也可用于水平连接 DataFrame。当您想要连接具有不同索引的 DataFrame 时，它​​特别有用。

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