Import NumPy under the alias np
.
import numpy as np
Import pandas under the alias pd
.
import pandas as pd
Given df1
and df2
below, concatenate the two DataFrames.
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])
#Solution goes here
pd.concat([df1, df2])
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 |
Given df1
and df2
below, concatenate the two DataFrames along their columns (instead of along their rows).
#Solution goes here
pd.concat([df1, df2], axis=1)
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 |