极客笔记如何堆叠多个Pandas DataFrames?
Python的广阔世界中有一个名为Pandas的辉煌星座。作为全球认可的数据管理和处理工具，它赋予数据分析师工具，这些工具是他们思维的延伸，将想法变成现实。
本讨论的重点在于Pandas的一个特殊功能，即沿轴融合数据框。当挑战是从不同来源汇集信息或将数据融合为全面分析时，Pandas提供了一篮子函数，如concat()、append()和merge()。选择合适的工具取决于我们的需求，本文将简化这个选择过程。
在这篇引人入胜的文章中，我们将重点介绍以下合并DataFrames的方法：
- a. 列表推导和Pandas.concat的奇妙结合
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b. 设置axis=0和keys的Pandas.concat的复杂性
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c. numpy.vstack的优雅之处
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d. Pandas.DataFrame.append的神奇之处
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e. Pandas.concat的多功能性
语法：窥探Pandas的王国
在这个惊人的旅程中，我们将穿越Pandas库的王国，它是实现DataFrame融合的功能函数之门。让我们简要概述一下每个函数的语法，它们将照亮我们的道路：
concat()
pd.concat(objs, axis=0, join='outer', keys=None, ignore_index=False)
将下面的英文翻译成中文，不解释，保留HTML格式：
pd.concat()沿指定的轴将DataFrame或Series连接起来，可以选择连接类型和索引处理的选项。
append()
df1.append(df2, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=False)
df1.append(df2) 将df2的行添加到df1中，并默认重置索引。
vstack()
numpy.vstack(tup)
numpy.vstack(tup)函数将具有相同列数的数组以垂直（按行）方式堆叠起来。
示例
使用列表推导和pandas.concat函数
想象一个领域，你拥有一组渴望在垂直方向上和谐统一的虚幻DataFrame列表。不要担心，列表推导和pandas.concat函数的秘密将成为你的指引之光：
import pandas as pd
# List of DataFrames
dfs = [df1, df2, df3]
# Concatenate the DataFrames vertically
result = pd.concat(dfs)
print(result)
输出结果
A B
0 A0 B0
1 A1 B1
2 A2 B2
3 A3 B3
4 A4 B4
5 A5 B5
使用pandas.concat和axis=0以及keys
当想要用带有分层索引的DataFrame编织一幅图时，Pandas.concat与axis=0和keys的路径会展示其真正的光辉。
import pandas as pd
# DataFrames df1 and df2 defined above
# Concatenate the DataFrames vertically with keys
result = pd.concat([df1, df2], keys=['df1', 'df2'])
print(result)
输出
A B
df1 0 A0 B0
1 A1 B1
2 A2 B2
df2 3 A3 B3
4 A4 B4
5 A5 B5
使用numpy.vstack
瞧，numpy.vstack的本质沉睡在这个领域，准备唤醒纵向DataFrame拼接的能力：
import pandas as pd
import numpy as np
# DataFrames df1 and df2 defined above
# Convert DataFrames to numpy arrays and stack them vertically
result_array = np.vstack([df1.values, df2.values])
# Convert the stacked numpy array back to a DataFrame
result = pd.DataFrame(result_array, columns=df1.columns)
print(result)
输出
A B
0 A0 B0
1 A1 B1
2 A2 B2
3 A3 B3
4 A4 B4
5 A5 B5
使用pandas.DataFrame.append
瞧，这是一段神秘的旅程，Pandas.DataFrame.append的力量使得数据帧沿着梦想的轴合并，融合它们的本质：
import pandas as pd
# DataFrames df1 and df2 defined above
# Append df2 to df1
result = df1.append(df2)
print(result)
输出
A B
0 A0 B0
1 A1 B1
2 A2 B2
3 A3 B3
4 A4 B4
5 A5 B5
使用pandas.concat
目睹Pandas.concat()函数的多功能性，它可以无缝地沿着选择的轴将DataFrames连接起来：
import pandas as pd
# DataFrames df1 and df2 defined above
# Concatenate the DataFrames vertically (default axis=0)
result = pd.concat([df1, df2])
print(result)
输出
A B
0 A0 B0
1 A1 B1
2 A2 B2
3 A3 B3
4 A4 B4
5 A5 B5
结论
Pandas拥有丰富的函数来合并或合并多个DataFrame，使您能够处理各种数据操作任务。这种理解就像握住一个巨大的宝库的钥匙，承诺了丰富的洞察力。
但是，请记住，我们只是浅尝辄止。还有其他功能，例如join（）和update（），它们各自具有独特的功能。精通Pandas的过程是对数据分析核心的一次探险，这是一次发现乐趣和理解乐趣的旅程。
