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Reshape Data: Concatenate 串接兩張資料表_Intro to Pandas
閱讀時間約 5 分鐘
題目敘述
題目會給定兩個pandas DataFrame作為輸入，要求我們將兩張資料表，依照原有的順序串接在一起。
測試範例
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.
兩張資料表依照原有順序，沿著垂直方向，串接在一起。
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可以對資料的筆數、平均、最大、最小和加總的運算，提供查詢結果：如下表示：
COUNT(Column)：計算筆數，「*」是統計紀錄數。
AVG(Column)：計算欄位平均值。
MAX(Column)：計算欄位最大值。
MIN(Column)：計算欄位最小值。
SUM(Colum
種類
SQL指令分三大部分：
資料定義語言(Data Definition Language，DDL)：建立資料表、索引和檢視表等，和定義資料表的欄位。
資料操作語言(Data Manipulation Language，DML)：資料表紀錄查詢、插入、刪除和更新指令。
資料控制語言(Dat
多條件查詢
AND運算子
SELECT * FROM your_table_name WHERE column1 LIKE '_value1%' AND column2 = number2
OR運算子
SELECT * FROM your_table_name WHERE colu
查詢範圍
指定欄位
SELECT column1, column2, column3,... FROM your_table_name
不重複欄位
SELECT DISTINCT column1 FROM your_table_name
欄位別名
SELECT column1 A
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OR運算子
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