Pandas 合并训练集和测试集：pd.concat() 和 reset_index() 函数

使用 pd.concat() 合并训练集和测试集

代码：df = pd.concat([train_df, test_df], axis=0).reset_index(drop=True)

该代码将训练集 (train_df) 和测试集 (test_df) 数据按行方向（即垂直方向）进行合并，生成一个新的数据框 df。

• pd.concat([train_df, test_df], axis=0) 使用 pd.concat() 函数将两个数据框合并，axis=0 表示按行方向合并。
• .reset_index(drop=True) 使用 reset_index() 函数重置索引，使索引从 0 开始连续编号，drop=True 表示丢弃原始索引。

示例：

import pandas as pd

train_df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
test_df = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})

df = pd.concat([train_df, test_df], axis=0).reset_index(drop=True)

print(df)

输出：

   A  B
0  1  3
1  2  4
2  5  7
3  6  8

总结：

pd.concat() 和 reset_index() 函数是 Pandas 中常用的数据处理工具，可以方便地将多个数据框合并并重置索引。