concat:valueerror：传递的值的形状是blah，索引意味着blah2

gkn4icbw 于 2021-08-20 发布在 Java

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我正在尝试合并一个（Pandas14.1） Dataframe 和一个系列。序列应该形成一个新列，带有一些nas（因为序列的索引值是 Dataframe 索引值的子集）。
这适用于玩具示例，但不适用于我的数据（详细信息如下）。
例子：

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'], index=pd.date_range('1/1/2011', periods=6, freq='D'))
df1

A   B   C   D
2011-01-01  -0.487926   0.439190    0.194810    0.333896
2011-01-02  1.708024    0.237587    -0.958100   1.418285
2011-01-03  -1.228805   1.266068    -1.755050   -1.476395
2011-01-04  -0.554705   1.342504    0.245934    0.955521
2011-01-05  -0.351260   -0.798270   0.820535    -0.597322
2011-01-06  0.132924    0.501027    -1.139487   1.107873

s1 = pd.Series(np.random.randn(3), name='foo', index=pd.date_range('1/1/2011', periods=3, freq='2D'))
s1

2011-01-01   -1.660578
2011-01-03   -0.209688
2011-01-05    0.546146
Freq: 2D, Name: foo, dtype: float64

pd.concat([df1, s1],axis=1)

A   B   C   D   foo
2011-01-01  -0.487926   0.439190    0.194810    0.333896    -1.660578
2011-01-02  1.708024    0.237587    -0.958100   1.418285    NaN
2011-01-03  -1.228805   1.266068    -1.755050   -1.476395   -0.209688
2011-01-04  -0.554705   1.342504    0.245934    0.955521    NaN
2011-01-05  -0.351260   -0.798270   0.820535    -0.597322   0.546146
2011-01-06  0.132924    0.501027    -1.139487   1.107873    NaN

数据的情况（见下文）似乎基本相同——包含一个带有datetimeindex的序列，其值是dataframe的子集。但是它在标题中给出了valueerror（blah1=（5286）blah2=（5276））。为什么不起作用

In[187]: df.head()
Out[188]:
high    low loc_h   loc_l
time                
2014-01-01 17:00:00 1.376235    1.375945    1.376235    1.375945
2014-01-01 17:01:00 1.376005    1.375775    NaN NaN
2014-01-01 17:02:00 1.375795    1.375445    NaN 1.375445
2014-01-01 17:03:00 1.375625    1.375515    NaN NaN
2014-01-01 17:04:00 1.375585    1.375585    NaN NaN
In [186]: df.index
Out[186]:
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2014-01-01 17:00:00, ..., 2014-01-01 21:30:00]
Length: 271, Freq: None, Timezone: None

In [189]: hl.head()
Out[189]:
2014-01-01 17:00:00    1.376090
2014-01-01 17:02:00    1.375445
2014-01-01 17:05:00    1.376195
2014-01-01 17:10:00    1.375385
2014-01-01 17:12:00    1.376115
dtype: float64

In [187]:hl.index
Out[187]:
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2014-01-01 17:00:00, ..., 2014-01-01 21:30:00]
Length: 89, Freq: None, Timezone: None

In: pd.concat([df, hl], axis=1)
Out: [stack trace] ValueError: Shape of passed values is (5, 286), indices imply (5, 276)

python pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/68311785/concatinating-two-data-frames-based-on-timestamp-column-in-python

7条答案

按热度按时间

qv7cva1a1#

我也有类似的问题( join 成功了，但是 concat 失败）。
检查中是否存在重复的索引值 df1 及 s1 ，（例如。 df1.index.is_unique )
删除重复的索引值（例如。， df.drop_duplicates(inplace=True) )或者这里的方法之一https://stackoverflow.com/a/34297689/7163376 应该解决它。

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eqoofvh92#

我的问题是不同的索引，下面的代码解决了我的问题。

df1.reset_index(drop=True, inplace=True)
df2.reset_index(drop=True, inplace=True)
df = pd.concat([df1, df2], axis=1)

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e5nqia273#

aus_lacy的帖子给了我尝试相关方法的想法，join确实有效：

In [196]:

hl.name = 'hl'
Out[196]:
'hl'
In [199]:

df.join(hl).head(4)
Out[199]:
high    low loc_h   loc_l   hl
2014-01-01 17:00:00 1.376235    1.375945    1.376235    1.375945    1.376090
2014-01-01 17:01:00 1.376005    1.375775    NaN NaN NaN
2014-01-01 17:02:00 1.375795    1.375445    NaN 1.375445    1.375445
2014-01-01 17:03:00 1.375625    1.375515    NaN NaN NaN

不过，了解一下为什么concat会在这个示例上工作，而不是这个数据会很好！

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aelbi1ox4#

要删除重复索引，请使用 df = df.loc[df.index.drop_duplicates()] . c、 f.pandas.pydata.org/pandas docs/stable/generated/…–ballpointben 4月18日15:25
这是错误的，但我不能直接回复ballpointben的评论，因为他的声誉很低。它错的原因是 df.index.drop_duplicates() 返回唯一索引的列表，但当使用这些唯一索引将索引返回到 Dataframe 时，它仍然返回所有记录。我认为这可能是因为使用其中一个重复索引进行索引将返回该索引的所有示例。
相反，使用 df.index.duplicated() ，它返回一个布尔列表（添加 ~ 要获取不重复的记录，请执行以下操作：

df = df.loc[~df.index.duplicated()]

赞(0）回复(0）举报 2021-08-20

h4cxqtbf5#

您的索引可能包含重复的值。

import pandas as pd

T1_INDEX = [
    0,
    1,  # <= !!! if I write e.g.: "0" here then it fails
    0.2,
]
T1_COLUMNS = [
    'A', 'B', 'C', 'D'
]
T1 = [
    [1.0, 1.1, 1.2, 1.3],
    [2.0, 2.1, 2.2, 2.3],
    [3.0, 3.1, 3.2, 3.3],
]

T2_INDEX = [
    1.2,
    2.11,
]

T2_COLUMNS = [
    'D', 'E', 'F',
]
T2 = [
    [54.0, 5324.1, 3234.2],
    [55.0, 14.5324, 2324.2],
    # [3.0, 3.1, 3.2],
]
df1 = pd.DataFrame(T1, columns=T1_COLUMNS, index=T1_INDEX)
df2 = pd.DataFrame(T2, columns=T2_COLUMNS, index=T2_INDEX)

print(pd.concat([pd.DataFrame({})] + [df2, df1], axis=1))

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v2g6jxz66#

尝试在连接索引之后对其进行排序

result=pd.concat([df1,df2]).sort_index()

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3j86kqsm7#

也许很简单，如果你有一个 Dataframe ，试试这个。然后确保您尝试组合的两个矩阵或向量具有相同的行\u名称/索引
我也有同样的问题。我更改了行的名称索引以使它们彼此匹配这里是一个矩阵（主成分）和向量（目标）具有相同行标记的示例（我在图片左侧用蓝色圈出它们）
在“当它不工作”之前，我有一个正常行标记（0,1,2,3）的矩阵，而我有一个行索引（id0，id1，id2，id3）的向量，然后我将向量的行索引更改为（0,1,2,3），它对我有效。
在此处输入图像描述

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