你可以使用pandas库中的concat()
函数来按行索引将两个DataFrame连接起来。下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建示例数据
data1 = {'A': [1, 2, 3],
'B': ['a', 'b', 'c']}
df1 = pd.DataFrame(data1, index=[0, 1, 2])
data2 = {'A': [4, 5, 6],
'B': ['d', 'e', 'f']}
df2 = pd.DataFrame(data2, index=[3, 4, 5])
# 使用concat函数将df1和df2按行索引连接起来
result = pd.concat([df1, df2])
print(result)
这段代码首先导入了pandas库,然后创建了两个示例DataFrame df1
和df2
。接下来使用concat()
函数将df1
和df2
按行索引连接起来,并将结果存储在result
变量中。最后,使用print()
函数打印出连接后的结果。
运行上述代码,输出结果如下:
A B
0 1 a
1 2 b
2 3 c
3 4 d
4 5 e
5 6 f
可以看到,df1
和df2
按行索引连接起来,形成了一个新的DataFrame。