


Wie kann ich Pandas DataFrames horizontal verketten, ohne Schlüssel oder Spaltenunterschiede zu berücksichtigen?
DataFrames horizontal in Pandas verketten
Um zwei DataFrames horizontal zu verketten, ohne Schlüssel und mögliche Unterschiede in der Anzahl der Spalten zu berücksichtigen, verwenden Sie concat Funktion mit dem Parameter axis=1. Dieser Parameter gibt an, dass die Verkettung spaltenweise durchgeführt werden soll.
Beispiel:
Betrachten Sie die folgenden zwei DataFrames, df_a und df_b, mit gleicher Anzahl von Zeilen, aber unterschiedlich Anzahl der Spalten:
<code class="python">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)</code>
Um diese DataFrames horizontal zu verketten, verwenden Sie den folgenden Code:
<code class="python">pd.concat([df_a, df_b], axis=1)</code>
Dadurch wird ein neuer DataFrame mit der gleichen Anzahl von Zeilen wie die ursprünglichen DataFrames erstellt eine Anzahl von Spalten, die der Summe der Spalten in beiden DataFrames entspricht. Der resultierende DataFrame wird wie folgt aussehen:
AAseq Biorep Techrep Treatment mz AAseq1 Biorep1 Techrep1 Treatment1 inte1 0 ELVISLIVES A 1 C 500.0 ELVISLIVES A 1 C 1100 1 ELVISLIVES A 1 C 500.5 ELVISLIVES A 1 C 1050 2 ELVISLIVES A 1 C 501.0 ELVISLIVES A 1 C 1010
Alternative Methoden:
Abhängig von den spezifischen Anforderungen gibt es alternative Methoden, um DataFrames horizontal zu verketten.
- Mit Indizes zusammenführen: Wenn die DataFrames die gleiche Anzahl an Zeilen haben und es keine widersprüchlichen Spaltennamen gibt, können Sie die Zusammenführungsfunktion mit left_index=True und right_index=True verwenden. Dadurch werden die DataFrames basierend auf ihren Indizes zusammengeführt.
- Join: Ähnlich wie bei der Merge-Methode kann die Join-Funktion auch verwendet werden, um DataFrames horizontal zu verketten. Dies ist besonders nützlich, wenn Sie DataFrames mit unterschiedlichen Indizes verketten möchten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich Pandas DataFrames horizontal verketten, ohne Schlüssel oder Spaltenunterschiede zu berücksichtigen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

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Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
