python合并两个数据集_python两列合并成一列

激活谷笔记 • 2024-12-29 17:21 • 阅读 33

在Python中，合并两个数据集通常使用Pandas库，它提供了`concat`和`merge`两个函数来处理数据合并。

使用`concat`函数合并数据

`concat`函数用于沿行或列将多个`DataFrame`对象连接在一起。

 import pandas as pd 创建两个数据集 df1 = pd.DataFrame（{'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 'B': ['B0', 'B1', 'A2', 'A3']}） df2 = pd.DataFrame（{'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'], 'D': ['D0', 'D1', 'C2', 'C3']}） 使用concat函数合并 result = pd.concat（[df1, df2], axis=1） axis=1表示按列合并 print（result）

使用`merge`函数合并数据

`merge`函数用于根据一个或多个键将两个`DataFrame`对象的数据行结合起来。

 import pandas as pd 创建两个数据集 df1 = pd.DataFrame（{'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'], 'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']}） df2 = pd.DataFrame（{'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'], 'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'], 'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']}） 使用merge函数合并 result = pd.merge（df1, df2, on='key'） on指定合并的键 print（result）

合并列表

合并列表可以使用加号`+`运算符。

 创建两个列表 list1 = [1, 2, 3] list2 = [4, 5, 6] 使用加号合并列表 merged_list = list1 + list2 print（merged_list） 输出： [1, 2, 3, 4, 5, 6]

合并字典

合并字典可以使用` `操作符。

 创建两个字典 dict1 = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} dict2 = {'d': 4, 'e': 5, 'f': 6} 使用操作符合并字典 merged_dict = {dict1, dict2} print（merged_dict） 输出： {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5, 'f': 6}

合并集合

合并集合可以使用`union`方法或者竖线`|`运算符。

 创建两个集合 set1 = {1, 2, 3} set2 = {3, 4, 5} 使用union方法合并集合 merged_set = set1.union（set2） print（merged_set） 输出： {1, 2, 3, 4, 5}

以上是Python中合并不同类型数据集的一些常见方法。根据你的具体需求，可以选择合适的方法进行数据合并

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