如何在 Pandas 中连接两个 DataFrame 的行，以及是否有任何组合数据帧的替代方法？

连接 Pandas 中两个 Dataframe 的行：指南

在 pandas 中处理数据时，经常会出现需要合并来自多个来源的数据。这可以通过多种方法来实现，其中之一是串联。连接允许水平对齐和合并数据帧，呈现数据的全面视图。

连接两个数据帧的行

连接两个数据帧中的行的过程、df_a 和 df_b 很简单。通过调用 concat 函数并指定 axis=1，您可以按列连接数据帧，从而生成一个具有与 df_a 和 df_b 相同行数 (nRow) 且列数等于数字总和的数据帧两个数据框中的列数。

考虑以下示例：

<code class="python">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>

要水平连接这些数据框，您可以使用以下代码：

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

结果数据帧将具有以下结构：

<code class="python">        AAseq Biorep  Techrep Treatment     mz      AAseq1 Biorep1  Techrep1  \
0  ELVISLIVES      A        1         C  500.0  ELVISLIVES       A         1   
1  ELVISLIVES      A        1         C  500.5  ELVISLIVES       A         1   
2  ELVISLIVES      A        1         C  501.0  ELVISLIVES       A         1   

  Treatment1  inte1  
0          C   1100  
1          C   1050  
2          C   1010  </code>

替代方法

除了串联之外，还有可用于组合数据帧的替代方法。这些方法包括合并和连接。

合并

合并数据帧根据特定的列或键将它们组合起来。当数据框共享一个公共列并且您希望基于该列组合数据时，这非常有用。对于上面给出的具有相同行数的数据帧 df_a 和 df_b，您可以使用索引将它们合并，如下所示：

<code class="python">df_a.merge(df_b, left_index=True, right_index=True)</code>

加入

加入dataframes 与合并类似，但它不是根据特定列组合数据帧，而是根据行的位置连接数据帧。同样，对于具有相同行数且没有重复索引的 df_a 和 df_b，您可以按如下方式连接它们：

<code class="python">df_a.join(df_b)</code>

使用哪种方法的选择取决于特定数据的要求分析任务。串联、合并和连接都提供了组合数据帧的便捷方法，并提供了处理各种场景的灵活性。

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