1、根據共有的特性進行合并

import pandas;

from pandas import read_csv;

items = read_csv(

"D://PA//4.12//data1.csv",

sep='|',

names=['id', 'comments', 'title']

);

prices = read_csv(

"D://PA//4.12//data2.csv",

sep='|',

names=['id', 'oldPrice', 'nowPrice']

);

##根據相同的特點進行合并數據框，，例如：根據學號將不同的數據框合并為一個數據框

merge(x,y,left_on,right_on) #其中x表示第一個數據框，y表示第二個數據框，

left_on 第一個數據框用于匹配的列，right_on 第二個數據框用于匹配的列

itemPrices = pandas.merge(

items,

prices,

left_on='id',

right_on='id'

);

2、記錄合并，將不同表的數據框進行合并

import pandas;

from pandas import read_csv;

df1 = read_csv("D://PA//4.10//data1.csv", sep="|");

df2 = read_csv("D://PA//4.10//data2.csv", sep="|");

df3 = read_csv("D://PA//4.10//data3.csv", sep="|");

df = pandas.concat([df1, df2, df3])

3、字段的合并：例如將年月日合并至一個數據框中

from pandas import read_csv;

df = read_csv(

"D://PA//4.11//data.csv",

sep=" ",

names=['band', 'area', 'num']

);

df = df.astype(str);

tel = df['band'] + df['area'] + df['num']

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python合并两个数据框_python 学习的第五天 数据框合并的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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