Computer >> कंप्यूटर ट्यूटोरियल >  >> प्रोग्रामिंग >> Python

पायथन - दो या अधिक पैंडास डेटाफ्रेम को पंक्तियों के साथ कैसे संयोजित (Concatenate) करें?


दो से अधिक पैंडास डेटाफ्रेम को संयोजित करने के लिए, concat() विधि का उपयोग करें। पंक्तियों के साथ संयोजित करने के लिए axis पैरामीटर को axis = 0 पर सेट करें। सबसे पहले, आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें -

import pandas as pd

आइए पहला डेटाफ्रेम बनाएं -

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

आइए दूसरा डेटाफ्रेम बनाएं -

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

आइए तीसरा डेटाफ्रेम बनाएं -

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

concat() का उपयोग करके सभी 3 डेटाफ्रेम को संयोजित करें। पंक्तियों के साथ संयोजन के लिए "axis=0" सेट करें -

res = [dataFrame1, dataFrame2, dataFrame3]
pd.concat(res, axis=0))

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 देगा -

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. - Python Pandas में MultiIndex को सॉर्ट करें

    MultiIndex बनाने के लिए from_arrays() मेथड का उपयोग करें। हालांकि, MultiIndex को सॉर्ट करने के लिए Pandas में multiIndex.sortlevel() मेथड का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd सरणियाँ बनाएं और MultiIndex बनाएं arrays = [[2, 4, 3, 1], [John, Tim, Jacob, Chris]] multiIndex =

  1. पायथन - पैंडास डेटाफ्रेम से नल पंक्तियों को कैसे हटाएं पायथन - पैंडास डेटाफ्रेम से नल पंक्तियों को कैसे हटाएं

    पैंडास डेटाफ्रेम में नल पंक्तियों को हटाने के लिए, dropna() मेथड का उपयोग करें। मान लीजिए निम्नलिखित हमारी CSV फ़ाइल है जिसमें कुछ NaN यानी नल मान हैं: read_csv() का उपयोग करके CSV फ़ाइल पढ़ें। हमारा CSV डेस्कटॉप पर है: dataFrame = pd.read_csv(C:\\Users\\amit_\\Desktop\\CarRecords.csv) dropna() का

  1. - पायथन पैंडास में मिसिंग वैल्यूज़ के साथ दो DataFrames की तुलना कैसे करें

    परिचय पैंडास मिसिंग वैल्यू को दर्शाने के लिए NumPy NaN (np.nan) ऑब्जेक्ट का उपयोग करता है। इस Numpy NaN वैल्यू के कुछ दिलचस्प गणितीय गुण हैं। उदाहरण के लिए, यह स्वयं के बराबर नहीं है। हालांकि, पायथन None ऑब्जेक्ट स्वयं से तुलना करने पर True मूल्यांकन करता है। कैसे करें np.nan का व्यवहार समझें imp