合并两个具有相同列名的数据框架

为了合并两个具有相同列名的数据框架，我们将使用pandas.concat()。这个函数完成了所有繁重的工作，沿着Pandas对象的axis进行连接操作，同时对其他axis上的索引（如果有的话）执行可选的集合逻辑（联合或相交）。

语法： concat(objs, axis, join, ignore_index, keys, levels, names, verify_integrity, sort, copy)

步骤

Import module
创建或加载第一个数据框架
创建或加载第二个数据框架
在相同列名的基础上进行串联
Display result

下面是各种例子，描述了如何合并两个列名相同的数据框架。

示例 1:

# import module
import pandas as pd
  
# assign dataframes
data1 = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],
                     columns=['A', 'B', 'C'])
  
data2 = pd.DataFrame([[3, 4], [5, 6]],
                     columns=['A', 'C'])
  
# display dataframes
print('Dataframes:')
display(data1)
display(data2)
  
# merge two data frames
print('After merging:')
pd.concat([data1, data2], axis=0)

输出:

合并两个具有相同列名的数据框架

示例 2:

# import module
import pandas as pd
  
# assign dataframes
data1 = pd.DataFrame([[25, 77.5, 'A'], [30, 60.2, 'B']],
                     columns=['Students', 'Avg Marks', 'Section'])
  
data2 = pd.DataFrame([[52, 'C'], [25, 'A']],
                     columns=['Students', 'Section'])
  
# display dataframes
print('Dataframes:')
display(data1)
display(data2)
  
# merge two data frames
print('After merging:')
pd.concat([data1, data2], axis=0)

输出:

合并两个具有相同列名的数据框架

示例 3:

# import module
import pandas as pd
  
# assign dataframes
data1 = pd.DataFrame([[25, 77.5, 'A'], [30, 60.2, 'B'],
                      [25, 70.7, 'C']],
                     columns=['Students', 'Avg Marks', 'Section'])
  
data2 = pd.DataFrame([[30, 70.2, 'A'], [25, 65.2, 'B'],
                      [35, 77.7, 'C']],
                     columns=['Students', 'Avg Marks', 'Section'])
  
  
# display dataframes
print('Dataframes:')
display(data1)
display(data2)
  
# merge two data frames
print('After merging:')
pd.concat([data1, data2], axis=0)