Problem 1¶

Import NumPy under the alias np.

In [1]:
import numpy as np


Problem 2¶

Import pandas under the alias pd.

In [2]:
import pandas as pd


Problem 3¶

Given df1 and df2 below, concatenate the two DataFrames.

In [3]:
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
index=[0, 1, 2, 3])

df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']},
index=[4, 5, 6, 7])

In [4]:
#Solution goes here
pd.concat([df1, df2])

Out[4]:
A B C D
0 A0 B0 C0 D0
1 A1 B1 C1 D1
2 A2 B2 C2 D2
3 A3 B3 C3 D3
4 A4 B4 C4 D4
5 A5 B5 C5 D5
6 A6 B6 C6 D6
7 A7 B7 C7 D7

Problem 4¶

Given df1 and df2 below, concatenate the two DataFrames along their columns (instead of along their rows).

In [5]:
#Solution goes here
pd.concat([df1, df2], axis=1)

Out[5]:
A B C D A B C D
0 A0 B0 C0 D0 NaN NaN NaN NaN
1 A1 B1 C1 D1 NaN NaN NaN NaN
2 A2 B2 C2 D2 NaN NaN NaN NaN
3 A3 B3 C3 D3 NaN NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN NaN A4 B4 C4 D4
5 NaN NaN NaN NaN A5 B5 C5 D5
6 NaN NaN NaN NaN A6 B6 C6 D6
7 NaN NaN NaN NaN A7 B7 C7 D7