连接 Pandas 中两个 Dataframe 的行:指南
在 pandas 中处理数据时,经常会出现需要合并来自多个来源的数据。这可以通过多种方法来实现,其中之一是串联。连接允许水平对齐和合并数据帧,呈现数据的全面视图。
连接两个数据帧的行
连接两个数据帧中的行的过程、df_a 和 df_b 很简单。通过调用 concat 函数并指定 axis=1,您可以按列连接数据帧,从而生成一个具有与 df_a 和 df_b 相同行数 (nRow) 且列数等于数字总和的数据帧两个数据框中的列数。
考虑以下示例:
<code class="python">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>
要水平连接这些数据框,您可以使用以下代码:
<code class="python">pd.concat([df_a,df_b], axis=1)</code>
结果数据帧将具有以下结构:
<code class="python"> 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 </code>
替代方法
除了串联之外,还有可用于组合数据帧的替代方法。这些方法包括合并和连接。
合并
合并数据帧根据特定的列或键将它们组合起来。当数据框共享一个公共列并且您希望基于该列组合数据时,这非常有用。对于上面给出的具有相同行数的数据帧 df_a 和 df_b,您可以使用索引将它们合并,如下所示:
<code class="python">df_a.merge(df_b, left_index=True, right_index=True)</code>
加入
加入dataframes 与合并类似,但它不是根据特定列组合数据帧,而是根据行的位置连接数据帧。同样,对于具有相同行数且没有重复索引的 df_a 和 df_b,您可以按如下方式连接它们:
<code class="python">df_a.join(df_b)</code>
使用哪种方法的选择取决于特定数据的要求分析任务。串联、合并和连接都提供了组合数据帧的便捷方法,并提供了处理各种场景的灵活性。
以上是如何在 Pandas 中连接两个 DataFrame 的行,以及是否有任何组合数据帧的替代方法?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!