在 Pandas 中使用 Merge、Join 、Concat合并数据的效率对比
2. 纵向合并 纵向合并是将数据按行拼接,这是concat()函数的默认行为。 示例代码 1 importpandasaspd df1=pd.DataFrame({"A":["A0","A1"],"B":["B0","B1"]},index=[0,1])df2=pd.DataFrame({"A":["A2","A3"],"B":["B2","B3"]},index=[2,3])result=pd.concat([df1,df2])print(resul...
包括合并 DataFrame。合并 DataFrames 允许在不修改原始数据源或更改原始数据源的情况下创建新的 DataFrame...
join() 用于在索引的基础上合并2个dataframes;而不是使用 merge() 选项left_index=True 我们可以使用 join()。 例如: df1 = pd.DataFrame({'Key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'a', 'b'], 'data1': range(7)}) df1: Key data1 0 b 0 1 b 1 2 a 2 3 c 3 4 a 4 5 a 5...
cat命令可以按行依次合并两个文件。但有时候我们需要按列合并多个文件，也就是将每一个文件的内容作为单独的的几列，这个时候可以用paste来按列合并多个文件。 用法： paste file1 file2 ...Polars
concat(frames, keys=["x", "y", "z"]) #用loc[]可以将第二块数据取出 y_ = result.loc["y"] print(y_) # 将第二块数据,前3条取出 y_3 = result.loc["y"][:3] 合并 取出 方法二 对于如何给将要合并的三块数据,加上外层索引,除了keys的用法外,还可以通过给concat()里面传入字典类型。
@Foxly-beep thanks, I can reproduce that now. Looking into the dataframes in question, I think it is cuased by one of the words also being "index", and thus leading to a duplicate column (and this is then apparently a buggy case). ...
Merging Dataframes Merge或Join Dataframes不同于Concat。Concat连接意味着只是沿着所需的轴将一个Dataframe堆叠在另一个Dataframe上。而Join的工作原理与SQL中的连接类似。我们可以根据唯一列组合Dataframe,这些方法性能明显更好。当一个 DataFrame是“查找表”时,它非常有用,其中包含我们想要连接到另一个的附加数据。我...
When concatting two dataframes where there are a) there are duplicate columns in one of the dataframes, and b) there are non-overlapping column names in both, then you get a IndexError: In [9]: df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(3,3), columns=['A', 'A', 'B1']) ...: df2...
拼接DataFrames 不同的列 join 数据拼接 pd.concat() pd.concat( objs, axis=0, join=‘outer’, join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, sort=None, copy=True) 1. 将两个或两个以上的 Pandas 对象 dataframe 或者 series 按某一轴(默认:...