如何在Python中使用 rbind？

在R语言中，rbind可以用来将两个数据框按行进行合并，类似于在Python中的concatenate函数。但是，在Python中也有实现rbind的方法，本文将为你介绍如何在Python中使用rbind。

方法一：使用pandas.concat()函数

pandas.concat()函数可以用来将多个数据框按行或列进行合并。当我们将两个数据框按行进行合并时，可以将参数axis设置为0或者不指定。下面是一个示例：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})

result = pd.concat([df1, df2], axis=0)
print(result)

输出：

   A  B
0  1  3
1  2  4
0  5  7
1  6  8

可以看到，两个数据框按行进行了合并，并且生成了一个新的数据框。

方法二：使用numpy.vstack()函数

numpy.vstack()函数可以将多个数组按垂直方向进行堆叠。因为数据框可以转化为二维数组，所以可以使用numpy.vstack()函数来实现rbind。下面是一个示例：

import numpy as np
import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})

result = pd.DataFrame(np.vstack([df1, df2]), columns=['A', 'B'])
print(result)

输出：

   A  B
0  1  3
1  2  4
2  5  7
3  6  8

可以看到，两个数据框按行进行了合并，并且生成了一个新的数据框。

结论

以上就是在Python中使用rbind的两种方法：使用pandas.concat()函数和使用numpy.vstack()函数。两种方法都可以实现将两个数据框按行进行合并，并生成一个新的数据框。使用哪种方法取决于个人喜好和场景需要。