将两个 Dataframe 的行串联成Pandas形

gblwokeq 于 2023-02-02 发布在其他

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我需要一个接一个地连接两个具有相同行数（nRow）的 Dataframe df_a和df_b，而不考虑键。这个函数类似于R编程语言中的cbind。每个 Dataframe 中的列数可能不同。
所得到的 Dataframe 将具有相同的行数nRow和等于两个 Dataframe 中的列数之和的列数。换句话说，这是两个 Dataframe 的盲列级联。

import pandas as pd
dict_data = {'Treatment': ['C', 'C', 'C'], 'Biorep': ['A', 'A', 'A'], 'Techrep': [1, 1, 1], 'AAseq': ['ELVISLIVES', 'ELVISLIVES', 'ELVISLIVES'], 'mz':[500.0, 500.5, 501.0]}
df_a = pd.DataFrame(dict_data)
dict_data = {'Treatment1': ['C', 'C', 'C'], 'Biorep1': ['A', 'A', 'A'], 'Techrep1': [1, 1, 1], 'AAseq1': ['ELVISLIVES', 'ELVISLIVES', 'ELVISLIVES'], 'inte1':[1100.0, 1050.0, 1010.0]}
df_b = pd.DataFrame(dict_data)

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/28135436/concatenate-rows-of-two-dataframes-in-pandas

2条答案

按热度按时间

py49o6xq1#

调用concat并传递参数axis=1以按列连接：

In [5]:

pd.concat([df_a,df_b], axis=1)
Out[5]:
        AAseq Biorep  Techrep Treatment     mz      AAseq1 Biorep1  Techrep1  \
0  ELVISLIVES      A        1         C  500.0  ELVISLIVES       A         1   
1  ELVISLIVES      A        1         C  500.5  ELVISLIVES       A         1   
2  ELVISLIVES      A        1         C  501.0  ELVISLIVES       A         1   

  Treatment1  inte1  
0          C   1100  
1          C   1050  
2          C   1010

merging, joining and concatenating在线的各种方法有一个有用的指南。
例如，由于没有冲突列，您可以merge并使用索引，因为它们具有相同的行数：

In [6]:

df_a.merge(df_b, left_index=True, right_index=True)
Out[6]:
        AAseq Biorep  Techrep Treatment     mz      AAseq1 Biorep1  Techrep1  \
0  ELVISLIVES      A        1         C  500.0  ELVISLIVES       A         1   
1  ELVISLIVES      A        1         C  500.5  ELVISLIVES       A         1   
2  ELVISLIVES      A        1         C  501.0  ELVISLIVES       A         1   

  Treatment1  inte1  
0          C   1100  
1          C   1050  
2          C   1010

出于与上面相同的原因，简单的join也可以工作：

In [7]:

df_a.join(df_b)
Out[7]:
        AAseq Biorep  Techrep Treatment     mz      AAseq1 Biorep1  Techrep1  \
0  ELVISLIVES      A        1         C  500.0  ELVISLIVES       A         1   
1  ELVISLIVES      A        1         C  500.5  ELVISLIVES       A         1   
2  ELVISLIVES      A        1         C  501.0  ELVISLIVES       A         1   

  Treatment1  inte1  
0          C   1100  
1          C   1050  
2          C   1010

赞(0）回复(0）举报 2023-02-02

ctrmrzij2#

多亏了@EdChum，我也遇到了同样的问题，尤其是当索引不匹配时。不幸的是，在Pandas指南中，这种情况被遗漏了（例如，当您删除一些行时）

import pandas as pd
t=pd.DataFrame()
t['a']=[1,2,3,4]
t=t.loc[t['a']>1] #now index starts from 1

u=pd.DataFrame()
u['b']=[1,2,3] #index starts from 0

#option 1
#keep index of t
u.index = t.index 

#option 2
#index of t starts from 0
t.reset_index(drop=True, inplace=True)

#now concat will keep number of rows 
r=pd.concat([t,u], axis=1)

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