{"id":3397,"date":"2021-07-23T12:20:38","date_gmt":"2021-07-23T12:20:38","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bearloga.space\/?page_id=3397"},"modified":"2021-07-23T12:20:39","modified_gmt":"2021-07-23T12:20:39","slug":"python-pandas-konkatenacziya","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.bearloga.space\/uk\/python-pandas-konkatenacziya\/","title":{"rendered":"Python Pandas \u2014 \u041a\u043e\u043d\u043a\u0430\u0442\u0435\u043d\u0430\u0446\u0438\u044f"},"content":{"rendered":"\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>\nPandas \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 Series, DataFrame \u0438 Panel .\n\n pd.concat(objs,axis=0,join='outer',join_axes=None,\nignore_index=False)\nobjs \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 Series, DataFrame \u0438\u043b\u0438 Panel.\n\n\u043e\u0441\u044c \u2014 {0, 1, \u2026}, \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e 0. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0441\u044c \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f.\n\njoin \u2014 {\u2018inner\u2019, \u2018external\u2019}, \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u2018external\u2019. \u041a\u0430\u043a \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u044b \u043d\u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u043e\u0441\u044f\u0445. \u041d\u0430\u0440\u0443\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.\n\nignore_index \u2014 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e False. \u0415\u0441\u043b\u0438 True, \u043d\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u0438 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0430\u0442\u0435\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0430\u044f \u043e\u0441\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043c\u0435\u0447\u0435\u043d\u0430 0, \u2026, n \u2014 1.\n\njoin_axes \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 Index. \u0421\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u044b \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 (n-1) \u043e\u0441\u0435\u0439 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0435\u0439 \/ \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0435\u0439 \u043b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0438 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430.\n\nobjs \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 Series, DataFrame \u0438\u043b\u0438 Panel.\n\n\u043e\u0441\u044c \u2014 {0, 1, \u2026}, \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e 0. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0441\u044c \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f.\n\njoin \u2014 {\u2018inner\u2019, \u2018external\u2019}, \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u2018external\u2019. \u041a\u0430\u043a \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u044b \u043d\u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u043e\u0441\u044f\u0445. \u041d\u0430\u0440\u0443\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.\n\nignore_index \u2014 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e False. \u0415\u0441\u043b\u0438 True, \u043d\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u0438 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0430\u0442\u0435\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0430\u044f \u043e\u0441\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043c\u0435\u0447\u0435\u043d\u0430 0, \u2026, n \u2014 1.\n\njoin_axes \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 Index. \u0421\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u044b \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 (n-1) \u043e\u0441\u0435\u0439 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0435\u0439 \/ \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0435\u0439 \u043b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0438 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430.\n\n\u041e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432\n\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f concat \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0432\u0441\u044e \u0442\u044f\u0436\u0435\u043b\u0443\u044e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u043f\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0430\u0442\u0435\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0434\u043e\u043b\u044c \u043e\u0441\u0438. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b \u0438 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043d\u043a\u0430\u0442\u0435\u043d\u0430\u0446\u0438\u044e.\n\n Live Demo\n\nimport pandas as pd\n\none = pd.DataFrame({\n   'Name': &#91;'Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],\n   'subject_id':&#91;'sub1','sub2','sub4','sub6','sub5'],\n   'Marks_scored':&#91;98,90,87,69,78]},\n   index=&#91;1,2,3,4,5])\n\ntwo = pd.DataFrame({\n   'Name': &#91;'Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],\n   'subject_id':&#91;'sub2','sub4','sub3','sub6','sub5'],\n   'Marks_scored':&#91;89,80,79,97,88]},\n   index=&#91;1,2,3,4,5])\nprint pd.concat(&#91;one,two])\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\n\n    Marks_scored     Name   subject_id\n1             98     Alex         sub1\n2             90      Amy         sub2\n3             87    Allen         sub4\n4             69    Alice         sub6\n5             78   Ayoung         sub5\n1             89    Billy         sub2\n2             80    Brian         sub4\n3             79     Bran         sub3\n4             97    Bryce         sub6\n5             88    Betty         sub5\n\u041f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u0442\u044c \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0438 \u0441 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u043c \u0438\u0437 \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e DataFrame. \u041c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 keys \u2014\n\n Live Demo\n\nimport pandas as pd\n\none = pd.DataFrame({\n   'Name': &#91;'Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],\n   'subject_id':&#91;'sub1','sub2','sub4','sub6','sub5'],\n   'Marks_scored':&#91;98,90,87,69,78]},\n   index=&#91;1,2,3,4,5])\n\ntwo = pd.DataFrame({\n   'Name': &#91;'Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],\n   'subject_id':&#91;'sub2','sub4','sub3','sub6','sub5'],\n   'Marks_scored':&#91;89,80,79,97,88]},\n   index=&#91;1,2,3,4,5])\nprint pd.concat(&#91;one,two],keys=&#91;'x','y'])\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\n\nx  1  98    Alex    sub1\n   2  90    Amy     sub2\n   3  87    Allen   sub4\n   4  69    Alice   sub6\n   5  78    Ayoung  sub5\ny  1  89    Billy   sub2\n   2  80    Brian   sub4\n   3  79    Bran    sub3\n   4  97    Bryce   sub6\n   5  88    Betty   sub5\n\u0418\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0434\u0443\u0431\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f; \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f.\n\n\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0435\u0439 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0435 \u0434\u043b\u044f ignore_index \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 True .\n\n Live Demo\n\nimport pandas as pd\n\none = pd.DataFrame({\n   'Name': &#91;'Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],\n   'subject_id':&#91;'sub1','sub2','sub4','sub6','sub5'],\n   'Marks_scored':&#91;98,90,87,69,78]},\n   index=&#91;1,2,3,4,5])\n\ntwo = pd.DataFrame({\n   'Name': &#91;'Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],\n   'subject_id':&#91;'sub2','sub4','sub3','sub6','sub5'],\n   'Marks_scored':&#91;89,80,79,97,88]},\n   index=&#91;1,2,3,4,5])\nprint pd.concat(&#91;one,two],keys=&#91;'x','y'],ignore_index=True)\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\n\n    Marks_scored     Name    subject_id\n0             98     Alex          sub1\n1             90      Amy          sub2\n2             87    Allen          sub4\n3             69    Alice          sub6\n4             78   Ayoung          sub5\n5             89    Billy          sub2\n6             80    Brian          sub4\n7             79     Bran          sub3\n8             97    Bryce          sub6\n9             88    Betty          sub5\n\u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e, \u0430 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0438 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f.\n\n\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0434\u043e\u043b\u044c \u043e\u0441\u0438 = 1 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0434\u0432\u0430 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430, \u0442\u043e \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b.\n\n Live Demo\n\nimport pandas as pd\n\none = pd.DataFrame({\n   'Name': &#91;'Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],\n   'subject_id':&#91;'sub1','sub2','sub4','sub6','sub5'],\n   'Marks_scored':&#91;98,90,87,69,78]},\n   index=&#91;1,2,3,4,5])\n\ntwo = pd.DataFrame({\n   'Name': &#91;'Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],\n   'subject_id':&#91;'sub2','sub4','sub3','sub6','sub5'],\n   'Marks_scored':&#91;89,80,79,97,88]},\n   index=&#91;1,2,3,4,5])\nprint pd.concat(&#91;one,two],axis=1)\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\n\n    Marks_scored    Name  subject_id   Marks_scored    Name   subject_id\n1           98      Alex      sub1         89         Billy         sub2\n2           90       Amy      sub2         80         Brian         sub4\n3           87     Allen      sub4         79          Bran         sub3\n4           69     Alice      sub6         97         Bryce         sub6\n5           78    Ayoung      sub5         88         Betty         sub5\n\u041a\u043e\u043d\u043a\u0430\u0442\u0435\u043d\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c append\n\u041f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0439 \u044f\u0440\u043b\u044b\u043a \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u043d\u043a\u0430\u0442\u0430\u0442\u0430 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440\u043e\u0432 \u0432 Series \u0438 DataFrame. \u042d\u0442\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0448\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 concat. \u041e\u043d\u0438 \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e \u043e\u0441\u0438 = 0 , \u0430 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u043e \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0443 \u2014\n\n Live Demo\n\nimport pandas as pd\n\none = pd.DataFrame({\n   'Name': &#91;'Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],\n   'subject_id':&#91;'sub1','sub2','sub4','sub6','sub5'],\n   'Marks_scored':&#91;98,90,87,69,78]},\n   index=&#91;1,2,3,4,5])\n\ntwo = pd.DataFrame({\n   'Name': &#91;'Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],\n   'subject_id':&#91;'sub2','sub4','sub3','sub6','sub5'],\n   'Marks_scored':&#91;89,80,79,97,88]},\n   index=&#91;1,2,3,4,5])\nprint one.append(two)\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\n\n    Marks_scored    Name  subject_id\n1           98      Alex      sub1\n2           90       Amy      sub2\n3           87     Allen      sub4\n4           69     Alice      sub6\n5           78    Ayoung      sub5\n1           89     Billy      sub2\n2           80     Brian      sub4\n3           79      Bran      sub3\n4           97     Bryce      sub6\n5           88     Betty      sub5\n\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432:\n\n Live Demo\n\nimport pandas as pd\n\none = pd.DataFrame({\n   'Name': &#91;'Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],\n   'subject_id':&#91;'sub1','sub2','sub4','sub6','sub5'],\n   'Marks_scored':&#91;98,90,87,69,78]},\n   index=&#91;1,2,3,4,5])\n\ntwo = pd.DataFrame({\n   'Name': &#91;'Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],\n   'subject_id':&#91;'sub2','sub4','sub3','sub6','sub5'],\n   'Marks_scored':&#91;89,80,79,97,88]},\n   index=&#91;1,2,3,4,5])\nprint one.append(&#91;two,one,two])\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\n\n    Marks_scored   Name    subject_id\n1           98     Alex          sub1\n2           90      Amy          sub2\n3           87    Allen          sub4\n4           69    Alice          sub6\n5           78   Ayoung          sub5\n1           89    Billy          sub2\n2           80    Brian          sub4\n3           79     Bran          sub3\n4           97    Bryce          sub6\n5           88    Betty          sub5\n1           98     Alex          sub1\n2           90      Amy          sub2\n3           87    Allen          sub4\n4           69    Alice          sub6\n5           78   Ayoung          sub5\n1           89    Billy          sub2\n2           80    Brian          sub4\n3           79     Bran          sub3\n4           97    Bryce          sub6\n5           88    Betty          sub5\n\u0412\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u044f\u0434\u044b\n\u041f\u0430\u043d\u0434\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432, \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u0432 \u0444\u0438\u043d\u0430\u043d\u0441\u043e\u0432\u043e\u043c \u0441\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0435. \u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044f \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432, \u043c\u044b \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0441\u0442\u0430\u043b\u043a\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u0441\u043e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c:\n\n\u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438\n\u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u044f\u0434\u044b \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u044b\nPandas \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043a\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043d\u043e\u043c\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u044b\u0448\u0435\u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447.\n\n\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f\ndatetime.now () \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0443\u044e \u0434\u0430\u0442\u0443 \u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f.\nimport pandas as pd\n\nprint pd.datetime.now()\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\n\n2017-05-11 06:10:13.393147\n\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u043a\u0443 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438\n\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u043c\u0435\u0442\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0442\u0438\u043f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0441\u0432\u044f\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438. \u0414\u043b\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043f\u0430\u043d\u0434 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u2014\nimport pandas as pd\n\nprint pd.Timestamp('2017-03-01')\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\n\n2017-03-01 00:00:00\n\u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0446\u0435\u043b\u043e\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u043f\u043b\u0430\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u044d\u043f\u043e\u0445\u0438. \u0415\u0434\u0438\u043d\u0438\u0446\u0435\u0439 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f \u043d\u0438\u0445 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430\u043d\u043e\u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u0430 (\u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a \u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438). \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u044d\u043f\u043e\u0445\u0438 \u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c \u0431\u043b\u043e\u043a\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0435\u043c \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\n\n Live Demo\n\nimport pandas as pd\n\nprint pd.Timestamp(1587687255,unit='s')\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\n\n2020-04-24 00:14:15\n\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438\n Live Demo\n\nimport pandas as pd\n\nprint pd.date_range(\"11:00\", \"13:30\", freq=\"30min\").time\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\n\n&#91;datetime.time(11, 0) datetime.time(11, 30) datetime.time(12, 0)\ndatetime.time(12, 30) datetime.time(13, 0) datetime.time(13, 30)]\n\u0418\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0443 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438\n Live Demo\n\nimport pandas as pd\n\nprint pd.date_range(\"11:00\", \"13:30\", freq=\"H\").time\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\n\n&#91;datetime.time(11, 0) datetime.time(12, 0) datetime.time(13, 0)]\n\u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438\n\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 Series \u0438\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0443 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u0442\u0438\u043f\u0430 \u0434\u0430\u0442\u044b, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438, \u044d\u043f\u043e\u0445\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u043c\u0435\u0441\u044c, \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e to_datetime . \u041f\u0440\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0438 \u044d\u0442\u043e \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 Series (\u0441 \u0442\u0435\u043c \u0436\u0435 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u043e\u043c), \u0432 \u0442\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0443 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 DatetimeIndex . \u0412\u0437\u0433\u043b\u044f\u043d\u0438\u0442\u0435 \u043d\u0430 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u2014\n\n Live Demo\n\nimport pandas as pd\n\nprint pd.to_datetime(pd.Series(&#91;'Jul 31, 2009','2010-01-10', None]))\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\n\n0  2009-07-31\n1  2010-01-10\n2         NaT\ndtype: datetime64&#91;ns]\nNaT \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f (\u044d\u043a\u0432\u0438\u0432\u0430\u043b\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e NaN)\n\n\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0435\u043c \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440.\n\n Live Demo\n\nimport pandas as pd\n\nprint pd.to_datetime(&#91;'2005\/11\/23', '2010.12.31', None])<\/code><\/pre>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"categories":[109],"tags":[],"class_list":["post-3397","page","type-page","status-publish","hentry","category-python-pandas"],"jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/uk\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/3397","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/uk\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/uk\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/uk\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/uk\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3397"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/uk\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/3397\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/uk\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3397"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/uk\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3397"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/uk\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3397"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}