【Python｜pandas】concatenate

pd.concat()

沿指定轴，连接多个Dataframe或Series。

1. 按行连接

import pandas as pd

# 创建两个 DataFrame

df1 = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})

df2 = pd.DataFrame({ 'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})

# 垂直合并

result = pd.concat([df1, df2])

print(result)

2. 按列连接

import pandas as pd

# 创建两个 DataFrame

df3 = pd.DataFrame({ 'C': [9, 10]})

df4 = pd.DataFrame({ 'D': [11, 12]})

# 水平合并

result = pd.concat([df3, df4], axis=1)

print(result)

numpy.concatenate

沿指定轴连接多个数组。

1. 按行连接

import numpy as np

# 创建两个二维数组

arr3 = np.array([[1, 2], [3, 4]])

arr4 = np.array([[5, 6]])

# 沿轴 0 合并（按行连接）

result_axis0 = np.concatenate((arr3, arr4), axis=0)

print(result_axis0)

# 输出:

# [[1 2]

# [3 4]

# [5 6]]

2. 按列连接

import numpy as np

# 创建两个二维数组

arr3 = np.array([[1, 2], [3, 4]])

arr4 = np.array([[5, 6]])

# 沿轴 1 合并（按列连接）

result_axis1 = np.concatenate((arr3, arr4.T), axis=1)

# 需要转置 arr4

print(result_axis1)

# 输出:

# [[1 2 5]

# [3 4 6]]