Computer >> कंप्यूटर >  >> प्रोग्रामिंग >> Python

पायथन - पंक्तियों के साथ दो या दो से अधिक पंडों के डेटाफ़्रेम को कैसे संयोजित करें?


दो से अधिक पंडों के डेटाफ़्रेम को संयोजित करने के लिए, concat() विधि का उपयोग करें। अक्ष सेट करें पैरामीटर के रूप में अक्ष =0 पंक्तियों के साथ जोड़ने के लिए। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें -

import pandas as pd

आइए 1 st . बनाएं डेटाफ़्रेम -

dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Col1": [10, 20, 30],"Col2": [40, 50, 60],"Col3": [70, 80, 90],
   },
   index=[0, 1, 2],
)

आइए 2 nd . बनाएं डेटाफ़्रेम -

dataFrame2 = pd.DataFrame(
   {
      "Col1": [100, 110, 120],"Col2": [130, 140, 150],"Col3": [160, 170, 180],
   },
   index=[3, 4, 5],
)

आइए हम 3 तीसरा . बनाएं डेटाफ़्रेम -

dataFrame3 = pd.DataFrame(
   {
      "Col1": [200, 210, 220],"Col2": [230, 240, 250],"Col3": [260, 270, 280],
   },
   index=[6, 7, 8],
)

कॉन्सैट () का उपयोग करके सभी 3 डेटाफ़्रेम को संयोजित करें। पंक्तियों के साथ संयोजन के लिए "अक्ष =1" सेट करें -

res = [dataFrame1, dataFrame2, dataFrame3]
pd.concat(res, axis=1))

उदाहरण

निम्नलिखित कोड है -

import pandas as pd

# Create DataFrame1
dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Col1": [10, 20, 30],"Col2": [40, 50, 60],"Col3": [70, 80, 90],
   },
   index=[0, 1, 2],
)

# DataFrame1
print"DataFrame1...\n",dataFrame1

# Create DataFrame2
dataFrame2 = pd.DataFrame(
   {
      "Col1": [100, 110, 120],"Col2": [130, 140, 150],"Col3": [160, 170, 180],
   },
   index=[3, 4, 5],
)

# DataFrame2
print"DataFrame2...\n",dataFrame2

dataFrame3 = pd.DataFrame(
   {
      "Col1": [200, 210, 220],"Col2": [230, 240, 250],"Col3": [260, 270, 280],
   },
   index=[6, 7, 8],
)

# DataFrame3
print"DataFrame3...\n",dataFrame3

# concatenating more than 2 dataframes
# set "axis=0" for concatenation along rows
res = [dataFrame1, dataFrame2, dataFrame3]
print"\n Concatenating all the 3 DataFrames (along rows)...\n", pd.concat(res, axis=0)

आउटपुट

यह निम्नलिखित आउटपुट उत्पन्न करेगा -

DataFrame1...
   Col1   Col2   Col3
0   10     40     70
1   20     50     80
2   30     60     90
DataFrame2...
   Col1   Col2   Col3
3  100    130    160
4  110    140    170
5  120    150    180
DataFrame3...
   Col1   Col2   Col3
6   200    230    260
7   210    240    270
8   220    250    280

Concatenating all the 3 DataFrames (along rows)...
   Col1   Col2   Col3
0   10     40     70
1   20     50     80
2   30     60     90
3   100    130    160
4   110    140    170
5   120    150    180
6   200    230    260
7   210    240    270
8   220    250    280

  1. पायथन पांडस - मल्टीइंडेक्स को कैसे सॉर्ट करें

    एक मल्टीइंडेक्स बनाने के लिए, from_arrays() . का उपयोग करें तरीका। हालांकि, मल्टीइंडेक्स को सॉर्ट करने के लिए, multiIndex.sortlevel() . का उपयोग करें . पंडों में विधि। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd मल्टीइंडेक्स पांडा वस्तुओं के लिए एक बहु-स्तरीय, या पदानुक्रमित,

  1. पायथन - पंडों के डेटाफ़्रेम से अशक्त पंक्तियों को कैसे छोड़ें?

    पंडों के डेटाफ़्रेम में अशक्त पंक्तियों को छोड़ने के लिए, ड्रॉपना () विधि का उपयोग करें। मान लें कि कुछ NaN यानी शून्य मानों वाली हमारी CSV फ़ाइल निम्नलिखित है - आइए read_csv() का उपयोग करके CSV फ़ाइल पढ़ें। हमारा सीएसवी डेस्कटॉप पर है - dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\Ca

  1. पायथन पांडस में दो डेटाफ्रेम की तुलना लापता मूल्यों के साथ कैसे करें

    परिचय लापता मान का प्रतिनिधित्व करने के लिए पांडा NumPy NaN (np.nan) ऑब्जेक्ट का उपयोग करता है। इस Numpy NaN मान में कुछ दिलचस्प गणितीय गुण हैं। उदाहरण के लिए, यह स्वयं के बराबर नहीं है। हालांकि, पाइथन कोई नहीं वस्तु स्वयं की तुलना में सत्य के रूप में मूल्यांकन करती है। इसे कैसे करें.. np.nan कैसे