pandas中concat函数实现横向连接,


在pandas中,concat函数可用于合并不同的Series和DataFrame对象。当需要将两个或多个DataFrame对象在横向方向进行连接时,可以使用concat函数来实现。

以下是使用concat函数进行横向连接的步骤:

  • 确定需要连接的DataFrame对象。
  • 使用concat函数,设置axis参数为1,表示在横向方向进行连接。
  • 将需要连接的DataFrame对象传递给concat函数中的对象列表。

下面是一个示例代码,演示如何使用concat函数进行横向连接:

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame对象
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

# 使用concat函数进行横向连接
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)

# 输出连接后的DataFrame对象
print(result)

在上述示例中,首先创建了两个DataFrame对象df1和df2,然后使用concat函数将它们在横向方向进行连接,并将结果保存在result变量中。最后,使用print函数输出连接后的DataFrame对象。

输出结果如下所示:

   A  B  C   D
0  1  4  7  10
1  2  5  8  11
2  3  6  9  12

通过以上步骤,就可以实现pandas中concat函数的横向连接了。

到此这篇关于pandas中concat函数实现横向连接的文章就介绍到这了,更多相关pandas concat横向连接内容请搜索3672js教程以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持3672js教程!

您可能感兴趣的文章:
  • Pandas.concat连接DataFrame,Series的示例代码
  • pandas常用表连接merge/concat/join/append详解
  • Pandas数据连接pd.concat的实现
  • pandas中DataFrame数据合并连接(merge、join、concat)
  • pandas的连接函数concat()函数的具体使用方法
  • 在Pandas中DataFrame数据合并,连接(concat,merge,join)的实例

评论关闭