11-pandas empalme

AS NP numpy Importación 
Importación PANDAS como Pd 
X = np.array ([l, 2,3]). La RESHAPE (l, 3) ajustar la forma de una matriz bidimensional # 
y = np.array ([4,5,6]) .reshape (l, 3) 
Z = np.array ([7,8,9]). la RESHAPE (l, 3) 
de impresión (np.concatenate ([X, Y, Z])) # empalme de dos dimensiones matriz numpy 
= np.random.randn de arr1 (4,4) 
np.concatenate ([de arr1, de arr1]) # transversalmente empalme 
np.concatenate ([arr1, arr1], eje = 1) # empalme verticalmente 
def make_dataFrame (cols, ind) : 
    datos = {C: [STR (C) + STR (I) para que en el IND] C en el cols} 
    volver pd.DataFrame (datos, IND) 
Imprimir (. make_dataFrame ( "ABC", de alcance (3))) 

DF1 make_dataFrame = ( "AB", [1,2]) 
DF2 = make_dataFrame ( "AB", [3,4]) 
Imprimir (pd.concat ([DF1, DF2])) 
Imprimir (pd.concat ([DF1, DF2 ], ignore_index = true)) # sobrescribir el índice original, la reconstrucción del índice
imprimir (pd.concat ([DF1, DF2], teclas = [ "M", "N"])) #增加索引

s1 = pd.Series ([ "a", "b", "c"], índice = [1,2,3]) 
s2 = pd.Series ([ "e", "f", "g"], índice = [4,5,6]) 
de impresión (pd.concat ([s1, s2]) )

　　

numpy importación como np 
pandas importación como pd 
tushare importación como ts 
stock600848 = ts.get_hist_data ( '600 848') 
stock600898 = ts.get_hist_data ( '600 898') 

stock600898price = stock600898 [[ "abierto", "alto", "cerca"," bajo "]]. cabeza (5) 
stock600848price = stock600848 [[" ", "alto", "cerca abierto", "bajo"]]. cabeza (5) 
de impresión (pd.concat ([stock600898price, stock600848price], llaves = [ "600848", "600898"]))