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將數(shù)據(jù)框的多列值復(fù)制到另一個(gè)數(shù)據(jù)框的一列中

將數(shù)據(jù)框的多列值復(fù)制到另一個(gè)數(shù)據(jù)框的一列中

森欄 2023-06-06 10:24:27
   ID  a1 a2 b1 b2 .     1        2     3     4     ...      300我想創(chuàng)建一個(gè)新的數(shù)據(jù)框合并列 a1 a2 和 b1,b2。目的是獲得這樣的東西:     ID  a  b       1         2      3      4      ...       600其中 a 基本上由兩列 a1、a2 依次給出。有什么建議么?
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2 回答

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慕森卡

TA貢獻(xiàn)1806條經(jīng)驗(yàn) 獲得超8個(gè)贊

實(shí)際上它確實(shí)有效,但我想知道是否有更快的解決方案。這是代碼:


df1 = pd.DataFrame(columns=['CNTR_CODE', 'Risk_damage', 'pot_tot_loss','annual_tot_loss'])

df2 = pd.DataFrame(columns=['CNTR_CODE', 'Risk_damage', 'pot_tot_loss','annual_tot_loss'])

df3 = pd.DataFrame(columns=['CNTR_CODE', 'Risk_damage', 'pot_tot_loss','annual_tot_loss'])

df4 = pd.DataFrame(columns=['CNTR_CODE', 'Risk_damage', 'pot_tot_loss','annual_tot_loss'])

df5 = pd.DataFrame(columns=['CNTR_CODE', 'Risk_damage', 'pot_tot_loss','annual_tot_loss'])

df6 = pd.DataFrame(columns=['CNTR_CODE', 'Risk_damage', 'pot_tot_loss','annual_tot_loss'])

df7 = pd.DataFrame(columns=['CNTR_CODE', 'Risk_damage', 'pot_tot_loss','annual_tot_loss'])

df8 = pd.DataFrame(columns=['CNTR_CODE', 'Risk_damage', 'pot_tot_loss','annual_tot_loss'])

df9 = pd.DataFrame(columns=['CNTR_CODE', 'Risk_damage', 'pot_tot_loss','annual_tot_loss'])


df1[["CNTR_CODE", 'Risk_damage', 'pot_tot_loss','annual_tot_loss']]=copy_df[["CNTR_CODE", 'Risk_damage0','pot_tot_loss00', 'annual_tot_loss00']]

df2[["CNTR_CODE", 'pot_tot_loss','annual_tot_loss']]=copy_df[["CNTR_CODE", 'pot_tot_loss01','annual_tot_loss01']]

df3[["CNTR_CODE", 'pot_tot_loss','annual_tot_loss']]=copy_df[["CNTR_CODE", 'pot_tot_loss02','annual_tot_loss02']]


df4[["CNTR_CODE", 'Risk_damage', 'pot_tot_loss','annual_tot_loss']]=copy_df[["CNTR_CODE", 'Risk_damage1','pot_tot_loss10', 'annual_tot_loss10']]

df5[["CNTR_CODE", 'pot_tot_loss','annual_tot_loss']]=copy_df[["CNTR_CODE", 'pot_tot_loss11','annual_tot_loss11']]

df6[["CNTR_CODE", 'pot_tot_loss','annual_tot_loss']]=copy_df[["CNTR_CODE", 'pot_tot_loss12','annual_tot_loss12']]


df7[["CNTR_CODE", 'Risk_damage', 'pot_tot_loss','annual_tot_loss']]=copy_df[["CNTR_CODE", 'Risk_damage2','pot_tot_loss20', 'annual_tot_loss20']]

df8[["CNTR_CODE", 'pot_tot_loss','annual_tot_loss']]=copy_df[["CNTR_CODE", 'pot_tot_loss21','annual_tot_loss21']]

df9[["CNTR_CODE", 'pot_tot_loss','annual_tot_loss']]=copy_df[["CNTR_CODE", 'pot_tot_loss22','annual_tot_loss22']]



new_df=pd.concat([df1, df2,df3,df4,df5,df6,df7,df8,df9]).reset_index() 


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反對(duì) 回復(fù) 2023-06-06
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慕田峪4524236

TA貢獻(xiàn)1875條經(jīng)驗(yàn) 獲得超5個(gè)贊

首先像這樣獲取臨時(shí)數(shù)據(jù)框


df1[["a", "b"]]=df[["a1", "b1"]]

df2[["a", "b"]]=df[["a2", "b2"]]

這將給出兩個(gè)數(shù)據(jù)幀,然后連接兩者


new_df=pd.concat([df1, df2]).reset_index() 


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反對(duì) 回復(fù) 2023-06-06
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