df1.columns.values[args.marker-1]="markerID"mergesnp = pd.merge(df1,df2,on='markerID') mergesnp.columns.values[args.marker-1]=mrkid
参考:https://stackoverflow.com/questions/47608112/python-pandas-merge-cant-find-column-name 作者:Bioinfarmer
df1.columns.values[args.marker-1]="markerID" mergesnp = pd.merge(df1,df2,on='markerID') mergesnp.columns.values[args.marker-1]=mrkid 1. 2. 3. 4. 5. 6. 参考:https://stackoverflow.com/questions/47608112/python-pandas-merge-cant-find-column-name 作者:Bioinfarmer 若要...
示例代码：按照指定的键连接两个 DataFrame```pythondf1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C'], 'value1': [1, 2, 3]})df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'C', 'D'], 'value2': [4, 5, 6]})merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')print(merged...
这个错误通常出现在使用pd.merge()函数进行合并操作时,如果未正确指定合并的键(key)或索引(index),就会触发此错误。具体来说,right_on参数用于指定右侧DataFrame中用于合并的列,而right_index=True则表示使用右侧DataFrame的索引作为合并的键。如果既没有指定right_on也没有设置right_index=True,pandas就无法确定如何根...
pandas.errors.LossySetitemError 原文:pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.errors.LossySetitemError.html exception pandas.errors.LossySetitemError 当尝试在非无损 np.ndarray 上执行setitem时引发。 注意 这是一个内部错误。 pandas.errors.MergeError ...
问题1:merge后行数或者列数大幅度增加,增加数据过大会导致出现内存错误。 MemoryError: Unable to allocate 10.3 GiB for an array with shape (1387488001,) and data type int64 原因:数据的键值(on=key)存在重复导致在表合并时,一张表中重复的每一行/列都会与另外的一张表的对应的行/列合并。导致返回的帧...
在Pandas数据处理中，合并操作是关键步骤，特别是merge函数。然而，如果处理不当，它可能会导致内存溢出问题，尤其是在合并后数据量显著增加的情况下。主要原因是键值（on=key）的重复性，使得每对重复的行或列在合并时被重复合并，形成行维度的乘积，引发内存错误。解决这个问题的方法有两个方面：首先，...
Pandas数据拼接操作merge、join、concat、append 在做数据处理过程中会遇到多个数据集之间进行拼接的操作,这里由于平时都是用的Pandas读取的数据集,所以一般是针对的是DataFrame类型的数据进行拼接操作。 说明: 行方向连接,也称纵向连接,增加行,此时axis = 0或 axis = ‘index’ ,...
左连接merge两个df时,生成的df出现了重复行,原因是:df_left的no列有一行值为 111,df_right的key_no有两行值为 111,形成一对多的关系,因此出现重复行。 这个问题在官方文档也有提及到: 翻译就是: 对重复键进行连接/合并可能导致返回的帧是行维度的乘法,这可能导致内存溢出。在加入大型 DataFrames 之前,用户有...