📊 pandas数据合并与重塑(pd.concat篇) 🎯

导读 在数据分析中,合并表格是家常便饭!尤其是当你需要将多个数据表整合到一起时,`pd.concat()`绝对是你的得力助手。今天就来聊聊如何用这个...

在数据分析中,合并表格是家常便饭!尤其是当你需要将多个数据表整合到一起时,`pd.concat()`绝对是你的得力助手。今天就来聊聊如何用这个强大的函数拼接两个索引相同的表吧!💪

假设你有两个表格,它们的结构完全一致,只是内容不同。使用`pd.concat([df1, df2])`就能轻松搞定!例如:

```python

import pandas as pd

表格1

data1 = {'Name': ['Tom', 'Jerry'], 'Age': [20, 25]}

df1 = pd.DataFrame(data1)

表格2

data2 = {'Name': ['Spike', 'Tyke'], 'Age': [30, 15]}

df2 = pd.DataFrame(data2)

合并两个表

result = pd.concat([df1, df2])

print(result)

```

结果会是一个包含两部分数据的新表格,索引会自动延续下来。如果希望重新生成连续索引,可以加上参数`ignore_index=True`哦!✨

合并后的表格不仅整洁,还能帮助你更高效地分析数据!快试试吧!🚀

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