[Pandas 中的 DataFrame 拼接、筛选和修改操作全解析]

[Pandas 中的 DataFrame 拼接、筛选和修改操作全解析]

在 Pandas 中，DataFrame 是非常重要的数据结构之一。不同于 Series，DataFrame 可以包含多列数据，并且每一列数据类型可以不同。因此，DataFrame 可以看做是由若干个 Series 组成的集合。在实际数据处理中，我们需要对 DataFrame 进行拼接、筛选和修改等操作。本文将详细介绍 Pandas 中的 DataFrame 拼接、筛选和修改操作，帮助您更好地掌握 DataFrame 的使用。

一、DataFrame 拼接操作

1. 纵向拼接：pd.concat()
   使用 pd.concat() 函数可以将两个或多个 DataFrame 在行上拼接起来。下面是一个示例：

import pandas as pd

创建两个 DataFrame

df1 = pd.DataFrame({‘A’: [1, 2], ‘B’: [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({‘A’: [5, 6], ‘B’: [7, 8]})

纵向拼接两个 DataFrame

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

print(result)

输出：

A B
0 1 3
1 2 4
0 5 7
1 6 8

2. 横向拼接：pd.concat()
   除了纵向拼接，