pandas 数据框合并 [英] Pandas dataframe merge

问题描述

我有一个来自 4 个数据帧的串联 Pandas 数据帧，如下所示:

在[121]中:所有出[121]:恩斯102P Y NaN NaN NaN103R Y NaN NaN NaN102P NaN NaN Y NaN103R NaN NaN Y NaN109F NaN NaN Y NaN103R NaN Y NaN NaN109F NaN Y NaN NaN102P NaN NaN NaN Y103R NaN NaN NaN Y109F NaN NaN NaN Y

我想将其合并为这样的数据帧:

 E H N S102P Y NAN Y Y103R Y Y Y Y109F NAN Y Y Y

如何根据 all.index 合并它们?

解决方案

对索引执行 groupby(我从您发布的数据中推测值 102P...代码>在索引中).并计算值.这将返回一个带有零和一的 DataFrame.只需用适当的值替换它们即可.

<预><代码>>>>ndf = df.groupby(level=0).count()>>>ndf[ndf == 1] = 'Y'>>>ndf[ndf == 0] = np.nan>>>国防军恩斯标签102P Y 南 Y Y103R Y Y Y Y第 109 章

如果您有重复，则只需将条件从 ndf[ndf == 1] 更改为 ndf[ndf >0].

但是为什么要连接数据框而不是组合它们?示例:

<预><代码>>>>df1恩斯0102P Y NaN NaN NaN103R Y NaN NaN NaN>>>df2恩斯0102P NaN NaN Y NaN103R NaN NaN Y NaN109F NaN NaN Y NaN...>>>减少(拉姆达第一，第二:first.combine_first(第二)，[df1, df2, df3, df4], pd.DataFrame())恩斯0102P Y 南 Y Y103R Y Y Y Y第 109 章

I have a concatenated pandas dataframe from 4 dataframes like this:

In [121]: all
Out[121]:
       E  H  N  S
   102P    Y  NaN  NaN  NaN
   103R    Y  NaN  NaN  NaN
   102P  NaN  NaN    Y  NaN
   103R  NaN  NaN    Y  NaN
   109F  NaN  NaN    Y  NaN
   103R  NaN    Y  NaN  NaN
   109F  NaN    Y  NaN  NaN
   102P  NaN  NaN  NaN    Y
   103R  NaN  NaN  NaN    Y
   109F  NaN  NaN  NaN    Y

I want to consolidate this into a dataframe like this:

        E   H   N   S
  102P  Y  NAN  Y   Y
  103R  Y   Y   Y   Y
  109F NAN  Y   Y   Y

How can I merge them based on all.index?

解决方案

Do a groupby on the index (I presume from the data you posted that the values 102P... are in the index). And count the values. That will return a DataFrame with zeros and ones. Just replace them with appropriate values.

>>> ndf = df.groupby(level=0).count()
>>> ndf[ndf == 1] = 'Y'
>>> ndf[ndf == 0] = np.nan
>>> ndf
         E    H  N  S
label                
102P     Y  NaN  Y  Y
103R     Y    Y  Y  Y
109F   NaN    Y  Y  Y

If you have repetitions then just change the condition from ndf[ndf == 1] to ndf[ndf > 0].

But why are you concatenating the data frames instead of combining them? Example:

>>> df1
      E   H   N   S
0                  
102P  Y NaN NaN NaN
103R  Y NaN NaN NaN
>>> df2
       E   H  N   S
0                  
102P NaN NaN  Y NaN
103R NaN NaN  Y NaN
109F NaN NaN  Y NaN

...

>>> reduce(lambda first, second: first.combine_first(second),
           [df1, df2, df3, df4], pd.DataFrame())
        E    H  N  S
0                   
102P    Y  NaN  Y  Y
103R    Y    Y  Y  Y
109F  NaN    Y  Y  Y

这篇关于 pandas 数据框合并的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！