"Se um trabalhador quiser fazer bem o seu trabalho, ele deve primeiro afiar suas ferramentas." - Confúcio, "Os Analectos de Confúcio. Lu Linggong"
Primeira página > Programação > Como combinar DataFrames em Python: preservar índices ou começar do zero?

Como combinar DataFrames em Python: preservar índices ou começar do zero?

Publicado em 2024-11-08
Navegar:607

How to Combine DataFrames in Python: Preserve Indices or Start Fresh?

Concatenando DataFrames

Ao trabalhar com DataFrames, muitas vezes é necessário combinar vários quadros de dados em uma única estrutura de dados coesa. Isso pode surgir de vários cenários, como pré-processamento de dados, mesclagem de conjuntos de dados semelhantes ou acréscimo de novos dados.

Combinando DataFrames sem preservar o índice

Para combinar dois DataFrames, pode-se utilizar o método de acréscimo. A sintaxe é direta:

df_merged = df1.append(df2, ignore_index=True)

Ao definir ignore_index como True, o DataFrame resultante terá novos índices sequenciais. Esta opção é adequada quando a ordem do índice é irrelevante e pode simplificar a manipulação adicional de dados.

Combinando DataFrames com Índice Preservado

Em certos cenários, pode ser desejável manter os índices originais do indivíduo Quadros de dados. Para conseguir isso, basta definir ignore_index como False:

df_merged = df1.append(df2, ignore_index=False)

Ao preservar os índices, a rastreabilidade aos DataFrames originais é mantida, facilitando operações downstream, como exploração de dados ou correspondência de registros. No entanto, os índices do DataFrame resultante podem não ser contíguos se os DataFrames de entrada tiverem índices não sobrepostos.

Tutorial mais recente Mais>

Isenção de responsabilidade: Todos os recursos fornecidos são parcialmente provenientes da Internet. Se houver qualquer violação de seus direitos autorais ou outros direitos e interesses, explique os motivos detalhados e forneça prova de direitos autorais ou direitos e interesses e envie-a para o e-mail: [email protected]. Nós cuidaremos disso para você o mais rápido possível.

Copyright© 2022 湘ICP备2022001581号-3