দুটির অধিক প্যান্ডাস DataFrame কনক্যাটেনেট করতে concat() মেথড ব্যবহার করুন। কলাম অনুযায়ী কনক্যাটেনেট করার জন্য axis প্যারামিটারকে axis = 1 সেট করুন। প্রথমে প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইম্পোর্ট করুন:
import pandas as pd
প্রথম DataFrame তৈরি করুন:
dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Col1": [10, 20, 30],"Col2": [40, 50, 60],"Col3": [70, 80, 90], }, index=[0, 1, 2], )
দ্বিতীয় DataFrame তৈরি করুন:
dataFrame2 = pd.DataFrame( { "Col1": [100, 110, 120],"Col2": [130, 140, 150],"Col3": [160, 170, 180], }, index=[3, 4, 5], )
তৃতীয় DataFrame তৈরি করুন:
dataFrame3 = pd.DataFrame( { "Col1": [200, 210, 220],"Col2": [230, 240, 250],"Col3": [260, 270, 280], }, index=[6, 7, 8], )
concat() ব্যবহার করে তিনটি DataFrame কনক্যাটেনেট করুন এবং কলাম অনুযায়ী কনক্যাটেনেশনের জন্য "axis=1" সেট করুন:
res = [dataFrame1, dataFrame2, dataFrame3] pd.concat(res, axis=1))
উদাহরণ
নিচে সম্পূর্ণ কোড দেওয়া হলো:
import pandas as pd # DataFrame1 তৈরি dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Col1": [10, 20, 30],"Col2": [40, 50, 60],"Col3": [70, 80, 90], }, index=[0, 1, 2], ) # DataFrame1 print("DataFrame1...\n",dataFrame1) # DataFrame2 তৈরি dataFrame2 = pd.DataFrame( { "Col1": [100, 110, 120],"Col2": [130, 140, 150],"Col3": [160, 170, 180], }, index=[3, 4, 5], ) # DataFrame2 print("DataFrame2...\n",dataFrame2) dataFrame3 = pd.DataFrame( { "Col1": [200, 210, 220],"Col2": [230, 240, 250],"Col3": [260, 270, 280], }, index=[6, 7, 8], ) # DataFrame3 print("DataFrame3...\n",dataFrame3) # ৩টির অধিক ডেটাফ্রেম কনক্যাটেনেট করুন # কলাম অনুযায়ী কনক্যাটেনেশনের জন্য "axis=1" সেট করুন res = [dataFrame1, dataFrame2, dataFrame3] print("\n Concatenating all the 3 DataFrames (along columns)...\n", pd.concat(res, axis=1))
আউটপুট
এটি নিচের আউটপুট দেবে:
DataFrame1... Col1 Col2 Col3 0 10 40 70 1 20 50 80 2 30 60 90 DataFrame2... Col1 Col2 Col3 3 100 130 160 4 110 140 170 5 120 150 180 DataFrame3... Col1 Col2 Col3 6 200 230 260 7 210 240 270 8 220 250 280 Concatenating all the 3 DataFrames (along columns)... Col1 Col2 Col3 Col1 Col2 Col3 Col1 Col2 Col3 0 10.0 40.0 70.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 20.0 50.0 80.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2 30.0 60.0 90.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3 NaN NaN NaN 100.0 130.0 160.0 NaN NaN NaN 4 NaN NaN NaN 110.0 140.0 170.0 NaN NaN NaN 5 NaN NaN NaN 120.0 150.0 180.0 NaN NaN NaN 6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 200.0 230.0 260.0 7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 210.0 240.0 270.0 8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 220.0 250.0 280.0
