Heim >Backend-Entwicklung >Python-Tutorial >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.
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!