如何串联两个或多个Pandas数据帧

让我们了解一下如何将两个或多个数据框架连接起来。两个或多个数据框架的连接可以通过pandas.concat()方法来完成。pandas中的concat()是通过跨行或跨列组合数据框架来实现的。我们可以沿行（axis=0）或沿列（axis=1）串联两个或多个数据框架。

创建数据框架以串联两个或多个Pandas数据框架

创建两个数据框架，我们现在要将其连接起来。为了创建数据框架，我们将使用numpy和pandas。

import pandas as pd
import numpy as np
 
df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(25, size=(4, 4)),
                   index=["1", "2", "3", "4"],
                   columns=["A", "B", "C", "D"])
 
df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(25, size=(6, 4)),
                   index=["5", "6", "7", "8", "9", "10"],
                   columns=["A", "B", "C", "D"])
 
df3 = pd.DataFrame(np.random.randint(25, size=(4, 4)),
                   columns=["A", "B", "C", "D"])
 
df4 = pd.DataFrame(np.random.randint(25, size=(4, 4)),
                   columns=["E", "F", "G", "H"])
 
display(df1, df2, df3, df4)

输出:

如何串联两个或多个Pandas数据帧？

带有一些随机数据的DataFrame用于测试

连接两个或多个Pandas数据帧

我们将以列表的形式向pd.contact()方法传递两个数据帧，并提及你想在哪个axis上进行连接，即 axis=0 表示沿行连接， axis=1 表示沿列连接。

# concatenating df1 and df2 along rows
vertical_concat = pd.concat([df1, df2], axis=0)
 
# concatenating df3 and df4 along columns
horizontal_concat = pd.concat([df3, df4], axis=1)
 
display(vertical_concat, horizontal_concat)