连接 Pandas DataFrame 中的行值
Concatenate row values in Pandas DataFrame
我对 Pandas' DataFrame 对象有疑问。
我首先阅读了 excel 文件，并且我有这样的 DataFrame：
First DataFrame
然后像这样读取第二个 excel 文件：
Second DataFrame
我需要连接行，它应该像这样：
Third DataFrame
我有这样的代码：
import pandas as pd
import numpy as np
x1 = pd.ExcelFile("x1.xlsx")
df1 = pd.read_excel(x1, "Sheet1")
x2 = pd.ExcelFile("x2.xlsx")
df2 = pd.read_excel(x2, "Sheet1")
result = pd.merge(df1, df2, how="outer")
第二个df只是跟在第一个df之后，我怎样才能像第三个一样得到带有dataframe的样式？
merge 没有按照您的意愿连接 dfs，请改用 append。
ndf = df1.append(df2).sort_values('name')
你也可以使用 concat:
ndf = pd.concat([df1, df2]).sort_values('name')
我对 Pandas' DataFrame 对象有疑问。 我首先阅读了 excel 文件，并且我有这样的 DataFrame： First DataFrame
然后像这样读取第二个 excel 文件： Second DataFrame
我需要连接行，它应该像这样： Third DataFrame
我有这样的代码：
import pandas as pd
import numpy as np
x1 = pd.ExcelFile("x1.xlsx")
df1 = pd.read_excel(x1, "Sheet1")
x2 = pd.ExcelFile("x2.xlsx")
df2 = pd.read_excel(x2, "Sheet1")
result = pd.merge(df1, df2, how="outer")
第二个df只是跟在第一个df之后，我怎样才能像第三个一样得到带有dataframe的样式？
merge 没有按照您的意愿连接 dfs，请改用 append。
ndf = df1.append(df2).sort_values('name')
你也可以使用 concat:
ndf = pd.concat([df1, df2]).sort_values('name')