這幾天遇到一些合併表的需求。需要將多個表進行橫向合併。查閱pandas的功能，提供了這個鏈結的作用。以下是讀取多個csv的資料下面看一下實驗過程。
首先，我們將**設定為csv格式，每乙個**只包含2個字段id和price**2個字段。
依次類推，建五個表，每乙個表分別是 這樣資料。
1 20
2 30
3 40
4 50
5 60
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv(
'./dian/1.csv'
)df2 = pd.read_csv(
'./dian/2.csv'
)df3 = pd.read_csv(
'./dian/3.csv'
)df4 = pd.read_csv(
'./dian/4.csv'
)df5 = pd.read_csv(
'./dian/5.csv'
)# 橫向合併
res = pd.concat(
[df1, df2, df3, df4, df5]
, axis=1)
# 列印結果
開啟生成如下。
縱向合併**和橫向的基本上保持一致。不同之處改變一下方向設定為縱向。看如下**。
res = pd.concat([df1, df2, df3, df4, df5], axis=0)
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv(
'./dian/1.csv'
)df2 = pd.read_csv(
'./dian/2.csv'
)df3 = pd.read_csv(
'./dian/3.csv'
)df4 = pd.read_csv(
'./dian/4.csv'
)df5 = pd.read_csv(
'./dian/5.csv'
)# 橫向合併
res = pd.concat(
[df1, df2, df3, df4, df5]
, axis=0)
# 列印結果
以上2個也是pandas裡面比較有用的功能。**也非常簡潔。同理，
pd.read_excel讀取excel方式也是可以實現類似功能，只是2者格式不一樣而已。
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