连接和追加数据框 - 第 5 页 Python 和 Pandas 数据分析教程

本视频教程介绍了 Pandas 中的 DataFrame 数据合并操作，主要讲解了两种常用的方法：连接（concatenation）和追加（appending）。

首先，视频解释了连接的概念，并演示了使用 pd.concat 函数将两个 DataFrame 沿行方向连接。示例中，将两个具有相同列但不同索引的 DataFrame 连接，形成了一个新的 DataFrame，其中索引是连接后的结果。

接着，视频讨论了连接 DataFrame 时的列合并方式。通过将第三个 DataFrame 添加到连接操作中，展示了当 DataFrame 具有不同的列和索引时，连接操作的结果。视频指出，连接操作默认情况下不会填充缺失值，而是以 NaN 表示。

最后，视频强调了连接操作在实际应用中的意义，例如将不同州的房价数据按日期合并成一个 DataFrame。视频表示，后续教程将继续介绍其他 DataFrame 合并方法。

总而言之，本视频教程简要介绍了 Pandas 中的 DataFrame 连接操作，并通过示例展示了其使用方法和结果。

欢迎来到我们使用 Python 和 Pandas 进行数据分析教程系列的第 5 部分。 在本教程中，我们将介绍如何以多种方式组合数据帧。 在我们的房地产投资案例中，我们希望将包含住房数据的 50 个数据帧合并成一个数据帧。 我们这样做有几个原因。 首先，合并这些数据帧更简单且更有意义，而且还能减少内存使用量。 每个数据帧都包含一个日期列和一个值列。 日期列在所有数据帧中都重复出现，但实际上它们应该共享一个日期列，这样可以有效地将总列数减少近一半。 在组合数据帧时，您可能会有很多目标。 例如，您可能希望“追加”它们，即在末尾添加更多行，或者您可能希望添加更多列，就像我们的案例一样。 组合数据帧的主要方法有四种，我们现在将开始介绍。 这四种主要方法是：连接、联接、合并和追加。 我们将从连接开始。 本教程的示例代码和文本版本：http://pythonprogramming.net/concatenate-append-data-analysis-python-pandas-tutorial/http://pythonprogramming.net