如何合并两个数据框？

问题描述：

我有一个初始数据框D。我从中提取两个数据框，如下所示：

A = D[D.label == k]
B = D[D.label != k]

我想将A和B合并为一个 DataFrame。数据的顺序并不重要。但是，当我们从中采样A和B时D，它们会保留来自的索引D。

解决方案 1：

已弃用: 在 v1.4.0 中DataFrame.append已Series.append被弃用。

使用append：

df_merged = df1.append(df2, ignore_index=True)

为了保留其索引，请设置ignore_index=False。

解决方案 2：

用于pd.concat连接多个数据框：

df_merged = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True, sort=False)

解决方案 3：

跨行合并：

df_row_merged = pd.concat([df_a, df_b], ignore_index=True)

跨列合并：

df_col_merged = pd.concat([df_a, df_b], axis=1)

解决方案 4：

如果您正在处理大数据并且需要连接多个数据集，concat则多次调用可能会影响性能。

如果您不想每次都创建一个新的 df，您可以汇总更改并concat只调用一次：

frames = [df_A, df_B]  # Or perform operations on the DFs
result = pd.concat(frames)

本节底部的连接对象下的 pandas 文档中指出了这一点）：

注意：但值得注意的是，concat（因此append）会复制完整的数据，并且不断重复使用此函数可能会严重影响性能。如果您需要对多个数据集使用该操作，请使用列表推导。

解决方案 5：

如果要用第二个数据df1框的值更新/替换第一个数据框的值df2，可以按照以下步骤进行操作 -

步骤 1：设置第一个数据框（df1）的索引

df1.set_index('id')

步骤 2：设置第二个数据框（df2）的索引

df2.set_index('id')

最后使用以下代码片段更新数据框——

df1.update(df2)

解决方案 6：

要按列连接 2 个 pandas 数据框，并使用它们的索引作为连接键，您可以执行以下操作：

both = a.join(b)

如果你想通过索引连接多个 DataFrames、Series 或它们的混合，只需将它们放在列表中，例如：

everything = a.join([b, c, d])

请参阅 pandas 文档DataFrame.join()。

解决方案 7：

两个数据框都应该具有相同的列名，否则它将作为单独的列附加，而不是按行附加记录。

df = df.append(df1,ignore_index=True)
df = pd.concat([df1,df2], ignore_index=True)

解决方案 8：

# collect excel content into list of dataframes
data = []
for excel_file in excel_files:
    data.append(pd.read_excel(excel_file, engine="openpyxl"))

# concatenate dataframes horizontally
df = pd.concat(data, axis=1)
# save combined data to excel
df.to_excel(excelAutoNamed, index=False)

水平添加时，您可以尝试上述方法！希望这对 sum1 有帮助

解决方案 9：

使用此代码水平连接两个 Pandas 数据框：

df3 = pd.concat([df1, df2],axis=1, ignore_index=True, sort=False)

您必须指定要围绕哪个轴合并两个框架。