使用Python进行数据处理和分析时,经常会遇到需要将多个DataFrame纵向合并的情况

Python数据处理:如何为多个DataFrame设置纵向合并标识符
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本文介绍了在Python中处理数据时,如何为纵向合并的多个DataFrame添加标识符以追踪数据来源。通过使用pandas库的assign()方法添加新列,并结合concat()函数进行合并,确保合并后的DataFrame包含数据来源信息,便于后续分析。

使用Python进行数据处理和分析时,经常会遇到需要将多个DataFrame纵向合并的情况。在这种情况下,为了方便后续的数据来源追踪和标识,我们可以为每个DataFrame设置一个标识符,指明其数据来源。

下面我将介绍一种简单的方法,通过添加一个表示数据来源的列,来实现为纵向合并的多个DataFrame设置标识符的操作。

首先,我们需要导入所需的Python库,包括pandas库用于数据处理和分析:

import pandas as pd

接下来,假设我们有两个DataFrame,分别是df1和df2,它们来自不同的数据源。我们要将它们纵向合并,并为每个DataFrame设置一个标识符。

# 创建示例DataFrame df1
data1 = {
   
   'A': [1
### 垂直合并多个DataFrame的方法 在Pandas库中,可以使用`pd.concat()`函数来实现多个DataFrame的垂直合并。该方法允许通过指定参数控制合并的方式以及处理缺失数据的行为[^3]。 以下是具体的操作方式: #### 使用 `pd.concat()` 进行垂直合并 可以通过传递一个包含多个DataFrame对象的列表给`pd.concat()`函数,并设置`axis=0`(默认值),从而完成垂直方向上的连接操作。 ```python import pandas as pd # 创建两个示例DataFrame df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}) df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]}) # 垂直拼接 result = pd.concat([df1, df2], axis=0) print(result) ``` #### 处理列不一致的情况 当参与合并DataFrames具有不同的列名,可以选择采用外联结(`outer`)或内联结(`inner`)的方式来决定最终结果中的列集合。 - **外联结 (`outer`)**:保留所有不同列,对于不存在对应值的位置填充NaN。 - **内联结 (`inner`)**:仅保留共同拥有的列,丢弃其他列及其关联的数据。 下面展示了两种情况下的代码实例: ##### 外联结 (Outer Join) ```python df3 = pd.DataFrame({'C': [9, 10]}, index=[0, 1]) concat_outer = pd.concat([df1, df3], join='outer') print(concat_outer) ``` ##### 内联结 (Inner Join) ```python concat_inner = pd.concat([df1, df3], join='inner') print(concat_inner) # 结果为空因无交集列 ``` 注意,在上述例子中如果选择的是内部链接,则由于没有任何公共列存在,所以得到的结果将是空表。 #### 设置索引行为 还可以利用`ignore_index=True`选项重新定义新生成表格里的整数型顺序编号作为其行标签替代原始输入各自携带的那些可能重复或者混乱不堪的老序号们;这样有助于清理掉潜在冲突并让整体结构更加整洁明了易读性强些哦! ```python final_result = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True) print(final_result) ``` 以上就是关于如何运用Python Pandas模块里面的强大工具——Concatenate Function来进行高效便捷又灵活多样的纵向堆叠组合各类异构同质化二维数组即常说的关系型数据库记录清单啦!希望对你有所帮助😊
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