Как вставить dataframe в dataframe с помощью pandas

Как вставить DataFrame в DataFrame с помощью Pandas?

Для вставки DataFrame в другой DataFrame в Pandas можно использовать функцию concat(). Эта функция объединяет два или более DataFrame по выбранной оси.

import pandas as pd

# Создание первого DataFrame
data1 = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
         'Age': [25, 28, 30]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

# Создание второго DataFrame
data2 = {'Name': ['Tom', 'Emma', 'Kate'],
         'Age': [35, 32, 27]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

# Вставка df2 в df1
result = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

print(result)

Результат будет следующим:

    Name  Age
0   John   25
1  Alice   28
2    Bob   30
3    Tom   35
4   Emma   32
5   Kate   27

В этом примере мы создали два DataFrame, df1 и df2, и затем с помощью concat() объединили их вместе по оси 0 (строки). Результатом является новый DataFrame, содержащий все строки из каждого из исходных DataFrame.

Надеюсь, этот пример поможет вам вставить DataFrame в DataFrame с помощью Pandas!

Приветствую! В этой статье мы поговорим о том, как вставить DataFrame в DataFrame с помощью библиотеки pandas. Это может быть полезно, если у вас есть два DataFrame, и вы хотите объединить их вместе или вставить один DataFrame внутрь другого. Давайте разберемся с этим вопросом шаг за шагом.

1. Использование метода concat

Первый способ вставки DataFrame в DataFrame - использовать метод concat. Этот метод позволяет объединять DataFrame по горизонтальной или вертикальной оси.

Для вставки одного DataFrame внутрь другого, мы будем использовать параметр axis. Значение 0 указывает на вертикальное объединение, а значение 1 - на горизонтальное объединение.

Давайте рассмотрим пример:

import pandas as pd

# Создание первого DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'B': ['a', 'b', 'c']})

# Создание второго DataFrame
df2 = pd.DataFrame({'C': [4, 5, 6],
                    'D': ['d', 'e', 'f']})

# Вставка df1 внутрь df2
df_combined = pd.concat([df1, df2], axis=1)

В результате выполнения этого кода у нас будет новый DataFrame df_combined, в котором df1 вставлен внутрь df2 по горизонтальной оси. Теперь df_combined содержит все столбцы из df1 и df2.

2. Использование метода merge

Второй способ вставки DataFrame в DataFrame - использовать метод merge. Этот метод позволяет объединять DataFrame на основе общих столбцов.

Давайте рассмотрим пример:

import pandas as pd

# Создание первого DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'B': ['a', 'b', 'c']})

# Создание второго DataFrame
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6],
                    'D': ['d', 'e', 'f']})

# Вставка df1 внутрь df2 по столбцу 'A'
df_combined = pd.merge(df2, df1, on='A', how='left')

Теперь у нас есть новый DataFrame df_combined, в котором df1 вставлен внутрь df2 по столбцу 'A'. Мы использовали параметры on и how в методе merge для указания столбца, по которому нужно объединять, и типа объединения (в данном случае 'left' - левое объединение).

3. Использование метода append

Третий способ вставки DataFrame в DataFrame - использовать метод append. Этот метод позволяет добавлять строки из одного DataFrame в другой DataFrame.

Давайте рассмотрим пример:

import pandas as pd

# Создание первого DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'B': ['a', 'b', 'c']})

# Создание второго DataFrame
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6],
                    'B': ['d', 'e', 'f']})

# Вставка строк из df2 в df1
df_combined = df1.append(df2, ignore_index=True)

В результате выполнения этого кода у нас будет новый DataFrame df_combined, в котором строки из df2 добавлены в конец df1. Мы использовали параметр ignore_index=True, чтобы перезаписать индексы строк в результирующем DataFrame.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели три способа вставки DataFrame в DataFrame с помощью библиотеки pandas: использование метода concat для объединения по осям, использование метода merge для объединения по общим столбцам и использование метода append для добавления строк из одного DataFrame в другой.

Надеюсь, эта информация была полезной для вас! Если у вас есть какие-либо вопросы, пожалуйста, задавайте их. Удачи в изучении pandas!