Combinar dos marcos de datos con los mismos nombres de columna

Para fusionar dos marcos de datos con los mismos nombres de columna, usaremos pandas.concat() . Esta función hace todo el trabajo pesado de realizar operaciones de concatenación junto con un eje de objetos Pandas mientras realiza una lógica de conjunto opcional (unión o intersección) de los índices (si los hay) en los otros ejes.

Sintaxis: concat(objs, eje, unir, ignorar_índice, claves, niveles, nombres, verificar_integridad, ordenar, copiar)

Acercarse

• Módulo de importación
• Crear o cargar el primer marco de datos
• Crear o cargar un segundo marco de datos
• Concatenar sobre la base de los mismos nombres de columna
• Mostrar resultado

A continuación se muestran varios ejemplos que muestran cómo fusionar dos marcos de datos con los mismos nombres de columna:

Ejemplo 1: 

# import module
import pandas as pd
  
# assign dataframes
data1 = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],
                     columns=['A', 'B', 'C'])
  
data2 = pd.DataFrame([[3, 4], [5, 6]],
                     columns=['A', 'C'])
  
# display dataframes
print('Dataframes:')
display(data1)
display(data2)
  
# merge two data frames
print('After merging:')
pd.concat([data1, data2], axis=0)

Producción:

Ejemplo 2:

# import module
import pandas as pd
  
# assign dataframes
data1 = pd.DataFrame([[25, 77.5, 'A'], [30, 60.2, 'B']],
                     columns=['Students', 'Avg Marks', 'Section'])
  
data2 = pd.DataFrame([[52, 'C'], [25, 'A']],
                     columns=['Students', 'Section'])
  
# display dataframes
print('Dataframes:')
display(data1)
display(data2)
  
# merge two data frames
print('After merging:')
pd.concat([data1, data2], axis=0)

Producción:

Ejemplo 3:

# import module
import pandas as pd
  
# assign dataframes
data1 = pd.DataFrame([[25, 77.5, 'A'], [30, 60.2, 'B'],
                      [25, 70.7, 'C']],
                     columns=['Students', 'Avg Marks', 'Section'])
  
data2 = pd.DataFrame([[30, 70.2, 'A'], [25, 65.2, 'B'],
                      [35, 77.7, 'C']],
                     columns=['Students', 'Avg Marks', 'Section'])
  
  
# display dataframes
print('Dataframes:')
display(data1)
display(data2)
  
# merge two data frames
print('After merging:')
pd.concat([data1, data2], axis=0)

Producción: