Pandas 在串联后重新计算索引

使用Pandas库进行数据处理和分析是Python数据科学家们经常使用的工具之一。其中一个常见的操作是串联（concatenate）多个数据框（DataFrame），以便将它们合并为一个更大的数据集。在进行串联操作后，重新计算索引是一个必要的步骤，以确保数据的一致性和准确性。本文将介绍如何使用Pandas进行串联操作，并展示如何重新计算索引。

python
import pandas as pd
import numpy as np

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data1 = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
         '年龄': [25, 30, 35]}
df1 = pd.DataFrame(data1)
data2 = {'姓名': ['赵六', '孙七'],
         '年龄': [40, 45]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

python
print(df1)
print(df2)

   姓名  年龄
0  张三  25
1  李四  30
2  王五  35
   姓名  年龄
0  赵六  40
1  孙七  45

python
frames = [df1, df2]
result = pd.concat(frames)

python
print(result)

   姓名  年龄
0  张三  25
1  李四  30
2  王五  35
0  赵六  40
1  孙七  45

python
result = result.reset_index(drop=True)

python
print(result)

   姓名  年龄
0  张三  25
1  李四  30
2  王五  35
3  赵六  40
4  孙七  45