如何在 Python 中使用 rbind

在这篇文章中，我们将讨论python中的rbind()。

方法1：使用rbind()函数，列数相等

在这里，我们必须采取2个列数相同的数据框架，并应用concat()函数。这将根据列来合并行。

语法 :

pandas.concat([dataframe1, dataframe2])

其中，

• dataframe1是第一个数据框架
• dataframe2是第二个数据框架

示例:

# import pandas module
import pandas as pd
  
# create first dataframe
data1 = pd.DataFrame({'fruits': ['apple', 'guava', 'mango', 'banana'],
                      'cost': [34, 56, 65, 45]})
  
# create second dataframe
data2 = pd.DataFrame({'fruits': ['cuatard apple', 'guava', 'mango', 'papaya'],
                      'cost': [314, 86, 65, 51]})
  
# concat two columns
pd.concat([data1, data2])

输出 :

方法2：使用rbind()函数处理不相等的列

在这里，两个数据框架的列是不相等的，在这种情况下，不匹配的列将在其列中得到NAN替换的行。

语法 :

pandas.concat([dataframe1, dataframe2])

其中,

• dataframe1是第一个数据框架
• dataframe2是第二个数据框架

示例:

# import pandas module
import pandas as pd
  
# create first dataframe with 2 columns
data1 = pd.DataFrame({'fruits': ['apple', 'guava', 'mango', 'banana'],
                      'cost': [34, 56, 65, 45]})
  
# create second dataframe with 3 columns
data2 = pd.DataFrame({'fruits': ['cuatard apple', 'guava', 'mango', 'papaya'],
                      'cost': [314, 86, 65, 51],
                      'city': ['guntur', 'tenali', 'ponnur', 'hyd']})
  
# concat two columns
pd.concat([data1, data2])

输出 :

这里我们观察到，行的索引又从0开始，为了避免这种情况，我们必须使用.reset_index()方法。这将重置新数据框架的索引。

语法 :

pandas.concat([dataframe1, dataframe2]).reset_index(drop=True)

示例 :

# import pandas module
import pandas as pd
  
# create first dataframe with 2 columns
data1 = pd.DataFrame({'fruits': ['apple', 'guava', 'mango', 'banana'],
                      'cost': [34, 56, 65, 45]})
  
# create second dataframe with 3 columns
data2 = pd.DataFrame({'fruits': ['cuatard apple', 'guava', 'mango', 'papaya'],
                      'cost': [314, 86, 65, 51],
                      'city': ['guntur', 'tenali', 'ponnur', 'hyd']})
  
# concat two columns
pd.concat([data1, data2]).reset_index(drop=True)

输出 :