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根據(jù)索引合并兩個(gè)數(shù)據(jù)框

根據(jù)索引合并兩個(gè)數(shù)據(jù)框

開(kāi)滿天機(jī) 2023-06-20 16:44:51
我整晚都在研究這個(gè),就是想不通,盡管我知道這應(yīng)該很簡(jiǎn)單。所以,我對(duì)一個(gè)睡眠不足的家伙的以下咒語(yǔ)表示最誠(chéng)摯的歉意:因此,我有四個(gè)字段,Employee ID、Name、Station 和 Shift(ID 為非空整數(shù),其余為字符串或空值)。我有大約 10 個(gè)數(shù)據(jù)幀,全部按 ID 索引。每個(gè)只包含兩列(名稱和站)或(名稱和班次)現(xiàn)在當(dāng)然,我想將所有這些組合到一個(gè)數(shù)據(jù)框中,每個(gè) ID 都有一個(gè)唯一的行。但在這一點(diǎn)上我真的很沮喪(特別是因?yàn)槲艺也坏街苯訖z查我的最終數(shù)據(jù)框以多少個(gè)唯一索引結(jié)尾的方法)在弄亂了一些使用 .merge() 的非常丑陋的方法之后,我終于找到了 .concat()。但它一直為每個(gè) ID 制作多行,當(dāng)我在 excel 中檢查時(shí),索引就像 Table1/1234、Table2/1234 等。一行有班次,另一行有站,這正是我試圖避免的.如何將所有數(shù)據(jù)編譯到一個(gè)數(shù)據(jù)框中,每個(gè) ID 恰好一行?可能不使用 9 個(gè)不同的合并語(yǔ)句,因?yàn)槲乙院蟊仨殧U(kuò)大規(guī)模。
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1 回答

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MYYA

TA貢獻(xiàn)1868條經(jīng)驗(yàn) 獲得超4個(gè)贊

如果我正確理解你的問(wèn)題,這就是你想要的。


例如這 3 個(gè)數(shù)據(jù)框..


In [1]: df1

Out[1]:

          0         1         2

0  3.588843  3.566220  6.518865

1  7.585399  4.269357  4.781765

2  9.242681  7.228869  5.680521

3  3.600121  3.931781  4.616634

4  9.830029  9.177663  9.842953

5  2.738782  3.767870  0.925619

6  0.084544  6.677092  1.983105

7  5.229042  4.729659  8.638492

8  8.575547  6.453765  6.055660

9  4.386650  5.547295  8.475186


In [2]: df2

Out[2]:

           0          1

0  95.013170  90.382886

2   1.317641  29.600709

4  89.908139  21.391058

6  31.233153   3.902560

8  17.186079  94.768480


In [3]: df

Out[3]:

          0         1         2

0  0.777689  0.357484  0.753773

1  0.271929  0.571058  0.229887

2  0.417618  0.310950  0.450400

3  0.682350  0.364849  0.933218

4  0.738438  0.086243  0.397642

5  0.237481  0.051303  0.083431

6  0.543061  0.644624  0.288698

7  0.118142  0.536156  0.098139

8  0.892830  0.080694  0.084702

9  0.073194  0.462129  0.015707

你可以做


pd.concat([df,df1,df2], axis=1)

這產(chǎn)生


In [6]: pd.concat([df,df1,df2], axis=1)

Out[6]:

          0         1         2         0         1         2          0          1

0  0.777689  0.357484  0.753773  3.588843  3.566220  6.518865  95.013170  90.382886

1  0.271929  0.571058  0.229887  7.585399  4.269357  4.781765        NaN        NaN

2  0.417618  0.310950  0.450400  9.242681  7.228869  5.680521   1.317641  29.600709

3  0.682350  0.364849  0.933218  3.600121  3.931781  4.616634        NaN        NaN

4  0.738438  0.086243  0.397642  9.830029  9.177663  9.842953  89.908139  21.391058

5  0.237481  0.051303  0.083431  2.738782  3.767870  0.925619        NaN        NaN

6  0.543061  0.644624  0.288698  0.084544  6.677092  1.983105  31.233153   3.902560

7  0.118142  0.536156  0.098139  5.229042  4.729659  8.638492        NaN        NaN

8  0.892830  0.080694  0.084702  8.575547  6.453765  6.055660  17.186079  94.768480

9  0.073194  0.462129  0.015707  4.386650  5.547295  8.475186        NaN        NaN

有關(guān)更多詳細(xì)信息,您可能希望查看pd.concat


將簡(jiǎn)單的說(shuō)明性數(shù)據(jù)放入您的問(wèn)題中的提示總是有助于獲得答案。


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反對(duì) 回復(fù) 2023-06-20
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