Pandas – 合并两个具有不同列的数据框架
Pandas支持三种类型的数据结构。它们是系列,数据框架和面板。数据框是一个二维的数据结构,这里的数据是以表格的形式存储的,即行和列。我们可以通过多种方式创建数据框。
在这里,我们使用python中的列表数据结构创建一个数据框。
输出:
在上面的例子中,我们创建了一个数据框架。让我们合并这两个具有不同列的数据框。我们可以使用concat()方法来连接不同的列。
语法: pandas.concat(objs: Union[Iterable[‘DataFrame’], Mapping[Label, ‘DataFrame’]], axis=’0′, join: str = “‘outer'”)
- DataFrame:它是数据框架的名称。
- Mapping: 它指的是映射索引和数据框架列。
- axis:0指的是行axis,1指的是列axis。
- join: 连接的类型。
注意:如果数据框架列是匹配的。那么空值就会被NaN值所取代。
一步一步实现:
- 打开jupyter笔记本
- 导入必要的模块
- 创建一个数据框架
- Perform operations
- 分析结果。
以下是基于上述方法的一些例子:
示例 1
在这个例子中,我们将根据学院来串联学生的分数。
输出:
输出:
示例 2:
储存分数和科目详情
输出:
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