LeetCode-2888. 重塑資料：連結

XiSoil發表於2024-05-31
LeetCode
2888. 重塑資料：連結

DataFrame df1
+-------------+--------+
| Column Name | Type   |
+-------------+--------+
| student_id  | int    |
| name        | object |
| age         | int    |
+-------------+--------+

DataFrame df2
+-------------+--------+
| Column Name | Type   |
+-------------+--------+
| student_id  | int    |
| name        | object |
| age         | int    |
+-------------+--------+

編寫一個解決方案，將兩個 DataFrames 垂直 連線成一個 DataFrame。

結果格式如下示例所示。

示例 1：

輸入：
df1
+------------+---------+-----+
| student_id | name    | age |
+------------+---------+-----+
| 1          | Mason   | 8   |
| 2          | Ava     | 6   |
| 3          | Taylor  | 15  |
| 4          | Georgia | 17  |
+------------+---------+-----+
df2
+------------+------+-----+
| student_id | name | age |
+------------+------+-----+
| 5          | Leo  | 7   |
| 6          | Alex | 7   |
+------------+------+-----+
輸出：
+------------+---------+-----+
| student_id | name    | age |
+------------+---------+-----+
| 1          | Mason   | 8   |
| 2          | Ava     | 6   |
| 3          | Taylor  | 15  |
| 4          | Georgia | 17  |
| 5          | Leo     | 7   |
| 6          | Alex    | 7   |
+------------+---------+-----+
解釋：
兩個 DataFrame 被垂直堆疊，它們的行被合併。
import pandas as pd


def concatenateTables(df1: pd.DataFrame, df2: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    return pd.concat(objs=[df1, df2], axis=0, join='outer')
# pd.concat()：pandas 內部的一個方便的函式，用於垂直(按行)或水平(按列)連線 DataFrame。
#   objs: 這是要連線的物件，可以是 DataFrame、Series 或者 DataFrame 和 Series 的列表。
#   axis: 用於指定沿著哪個軸進行連線。0 表示沿著行的方向進行連線，1 表示沿著列的方向進行連線。
#   join: 指定連線的方式，可以是 'inner'（交集）或 'outer'（並集）。
#   ignore_index: 如果為 True，則忽略原始索引，並生成一個新的整數索引。
#   keys: 建立層次化索引。傳入一個列表或陣列，將根據傳入的鍵在連線軸上建立多層索引。
#   levels 和 names: 用於建立分層索引的級別和名稱。
#   verify_integrity: 如果為 True，將檢查結果物件是否包含重複索引。如果有重複索引，則會丟擲異常。
#   sort: 如果為 True，將對非連線軸上的資料進行排序。
#   copy: 如果為 False，則不復制資料，否則會複製資料。

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