2888. 重塑数据：连结
2888. 重塑数据：连结
题目
DataFrame
df1+-------------+--------+ | Column Name | Type | +-------------+--------+ | student_id | int | | name | object | | age | int | +-------------+--------+DataFrame
df2+-------------+--------+ | Column Name | Type | +-------------+--------+ | student_id | int | | name | object | | age | int | +-------------+--------+
Write a solution to concatenate these two DataFrames vertically into one DataFrame.
The result format is in the following example.
Example 1:
Input:
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 | +------------+------+-----+Output:
+------------+---------+-----+ | student_id | name | age | +------------+---------+-----+ | 1 | Mason | 8 | | 2 | Ava | 6 | | 3 | Taylor | 15 | | 4 | Georgia | 17 | | 5 | Leo | 7 | | 6 | Alex | 7 | +------------+---------+-----+Explanation: The two DataFramess are stacked vertically, and their rows are combined.
题目大意
DataFrame
df1+-------------+--------+ | Column Name | Type | +-------------+--------+ | student_id | int | | name | object | | age | int | +-------------+--------+DataFrame
df2+-------------+--------+ | Column Name | Type | +-------------+--------+ | student_id | int | | name | object | | age | int | +-------------+--------+
编写一个解决方案，将两个 DataFrames 垂直 连接成一个 DataFrame。
结果格式如下示例所示。
示例 1：
输入：
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 | +------------+------+-----+输出：
+------------+---------+-----+ | student_id | name | age | +------------+---------+-----+ | 1 | Mason | 8 | | 2 | Ava | 6 | | 3 | Taylor | 15 | | 4 | Georgia | 17 | | 5 | Leo | 7 | | 6 | Alex | 7 | +------------+---------+-----+解释： 两个 DataFrame 被垂直堆叠，它们的行被合并。
解题思路
- 在 Pandas 中，可以使用
pd.concat()来将多个 DataFrame 进行拼接。 pd.concat([df1, df2])会将df1和df2按照行拼接，生成一个新的 DataFrame。- 默认情况下，
pd.concat()会根据行的索引对两个 DataFrame 进行拼接。如果需要按列拼接，可以使用axis=1参数。 - 拼接后的 DataFrame 会包含
df1和df2的所有行，且会保留原来的列结构。 - 返回拼接后的 DataFrame。
复杂度分析
- 时间复杂度：
O(n1 + n2)，其中n1和n2分别是df1和df2的行数。pd.concat()需要遍历两个 DataFrame 的行并将它们合并。 - 空间复杂度：
O(n1 + n2)，因为拼接后的 DataFrame 需要存储df1和df2中所有的行。
代码
import pandas as pd
def concatenateTables(df1: pd.DataFrame, df2: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
return pd.concat([df1, df2])