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如何并排组合 Pandas DataFrame?

DDD
发布: 2024-10-30 08:18:27
原创
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How to Combine Pandas DataFrames Side-by-Side?

在 Pandas 中水平连接数据帧

在 Python 中处理数据时,通常需要将多个数据集合并到一个数据帧中。在 pandas 中,串联是一种强大的操作,允许您水平或垂直合并数据帧。本文重点介绍水平串联,也称为按列串联。

水平串联

要水平连接两个数据帧 df_a 和 df_b,请使用 concat() axis 参数设置为 1 的函数:

<code class="python">pd.concat([df_a, df_b], axis=1)</code>
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此操作会将 df_a 和 df_b 的列组合成单个数据帧,行垂直对齐。生成的数据帧将具有与原始数据帧相同的行数,并且列数等于两个数据帧中的列数之和。

示例

考虑以下两个数据框:

<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>
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连接

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