pandas中的序列與表的合併

列追加類別

需要在原資料的基礎上，再次增加行資料

ignore_index = 表示是否需要忽略行索引

**實戰：

import pandas as pd

df1 = pd.dataframe(
), ignore_index=
true
)print
(df1)
print()
print
(a)

name  age  class

0 張三 20 one
1 李四 30 two
2 張三 40 three
name age class
0 張三 20 one
1 李四 30 two
2 張三 40 three
3 妍 22 one

可以利用 .assign() 新增新的列

一般通過 df[『new_col』] = … 的形式就可以等價地新增新列。

**實戰：

import pandas as pd

df1 = pd.dataframe(
)s = pd.series([98
,94,90
])new = df1.assign(score=s)
print
(df1)
print()
print
(new)
print()
df1[
"score"
]= s
print
(df1)

name  age  class

0 張三 20 one
1 李四 30 two
2 張三 40 three
name age class
score
0 張三 20 one 98
1 李四 30 two 94
2 張三 40 three 90
name age class
score
0 張三 20 one 98
1 李四 30 two 94
2 張三 40 three 90

python中pandas的幾種合併

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