Как в python dataframe добавить dataframe?

[Игорь Валентинович]

Народ, подскажите, недавно начал разбираться с pandas и возник вопрос: как в python dataframe добавить dataframe? Короче, есть у меня два датафрейма df1 и df2, хочу их объединить в один, при этом желательно сохранить все столбцы и строки. Какие есть тут эффективные методы для такого дела? Код бы тоже не помешал, чтобы сразу заценить!

[admin]

Ждём вас в нашем чате в Телеграмм ==>> @pythoneer_chat

А ТАКЖЕ: Канал о Python, статьи и книги ==>> @pythoneer_ru

[SolarSailor]

Используй функцию pd.concat() из pandas. Это простой и эффективный способ объединить два датафрейма. Вот пример, как это можно сделать:

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})

df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'C': [7, 8]})

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

print(result) 

Тут важно учитывать параметр ignore_index, который позволяет сбросить индексы, и sort=False, чтобы не сортировать столбцы по алфавиту.

[Дельфиний]

Используй функцию pd.concat() из pandas. Это простой и эффективный способ объединить два датафрейма. Вот пример, как это можно сделать:

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})

df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'C': [7, 8]})

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

print(result) 

Тут важно учитывать параметр ignore_index, который позволяет сбросить индексы, и sort=False, чтобы не сортировать столбцы по алфавиту.

О, чувак, отличный пример! concat () реально выручает в таких ситуациях. ignore_index зачетная штука, а то индексы иногда мешают.

[IvanMoon]

Еще можно юзать метод .append(). Вот как это выглядит:

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})

df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'C': [7, 8]})

df3 = df1.append(df2, ignore_index=True, sort=False)

print(df3) 

Правда, .append() считается устаревшим, так что лучше юзать concat(), но я все равно люблю эту команду, простые задачи решает на раз-два.

[Batgirl]

Еще можно юзать метод .append(). Вот как это выглядит:

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})

df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'C': [7, 8]})

df3 = df1.append(df2, ignore_index=True, sort=False)

print(df3) 

Правда, .append() считается устаревшим, так что лучше юзать concat(), но я все равно люблю эту команду, простые задачи решает на раз-два.

ну если append устарел, лучше сразу привыкать к concat. Но пример классный, особенно для тех, кто только начинает!

[DragonKnight]

А можно пойти мега-хитрым путем и использовать merge(), особенно если хочешь соединять по общим значениям в столбцах. Но это уже поразбираться надо. Примерчик если че:

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})

df2 = pd.DataFrame({'A': [2, 3], 'C': [7, 8]})

df3 = pd.merge(df1, df2, on='A', how='outer')

print(df3) 

[WormholeWalker]

А можно пойти мега-хитрым путем и использовать merge(), особенно если хочешь соединять по общим значениям в столбцах. Но это уже поразбираться надо. Примерчик если че:

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})

df2 = pd.DataFrame({'A': [2, 3], 'C': [7, 8]})

df3 = pd.merge(df1, df2, on='A', how='outer')

print(df3) 

Йо, merge() вообще тема, если по ключам соединять! Хотя, да, надо чутарик сложнее, чем просто concat, особенно для ноубов.

[Cinderella]

Можно использовать join() тоже, если надо присоединить колонки:

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})

df2 = pd.DataFrame({'C': [5, 6], 'D': [7, 8]})

df3 = df1.join(df2)

print(df3) 

join хороший, если хочешь подцепить доп. данные к существующему фрейму.

[Левша]

Можно использовать join() тоже, если надо присоединить колонки:

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})

df2 = pd.DataFrame({'C': [5, 6], 'D': [7, 8]})

df3 = df1.join(df2)

print(df3) 

join хороший, если хочешь подцепить доп. данные к существующему фрейму.

Не знал про join() так подробно, прикольно! Реально иногда полезней, чем те же merge(). Спасибо!