


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.
- Mit Indizes zusammenführen: Wenn die DataFrames die gleiche Anzahl an Zeilen haben und es keine widersprüchlichen Spaltennamen gibt, können Sie die Zusammenführungsfunktion mit left_index=True und right_index=True verwenden. Dadurch werden die DataFrames basierend auf ihren Indizes zusammengeführt.
- Join: Ähnlich wie bei der Merge-Methode kann die Join-Funktion auch verwendet werden, um DataFrames horizontal zu verketten. Dies ist besonders nützlich, wenn Sie DataFrames mit unterschiedlichen Indizes verketten möchten.
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!

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Sie können verschiedene Python -Versionen mithilfe von Pyenv, Venv und Anaconda verwalten. 1) Verwalten Sie PYENV, um mehrere Python -Versionen zu verwalten: Installieren Sie PyEnv, setzen Sie globale und lokale Versionen. 2) Verwenden Sie VenV, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen, um Projektabhängigkeiten zu isolieren. 3) Verwenden Sie Anaconda, um Python -Versionen in Ihrem Datenwissenschaftsprojekt zu verwalten. 4) Halten Sie das System Python für Aufgaben auf Systemebene. Durch diese Tools und Strategien können Sie verschiedene Versionen von Python effektiv verwalten, um den reibungslosen Betrieb des Projekts zu gewährleisten.

NumpyarrayShaveseveraladVantagesOverStandardPythonArrays: 1) SiearemuchfasterDuetoc-basiert, 2) sie istaremoremory-effizient, insbesondere mit mit LaShlargedatasets und 3) sie können sich mit vektorisierten Funktionsformathematical und Statistical opertical opertical opertical operticaloperation, Making

Der Einfluss der Homogenität von Arrays auf die Leistung ist doppelt: 1) Homogenität ermöglicht es dem Compiler, den Speicherzugriff zu optimieren und die Leistung zu verbessern. 2) aber begrenzt die Typ -Vielfalt, was zu Ineffizienz führen kann. Kurz gesagt, die Auswahl der richtigen Datenstruktur ist entscheidend.

TocraftexecutablePythonScripts, folge theseBestPractices: 1) addashebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexcutable.2 SetPermissions withchmod xyour_script.py.3) organisation -bithacleardocstringanduseInname == "__ __": FormAcleardocstringanduseInname

NumpyarraysarebetterFornumericaloperations und multi-dimensionaldata, whilethearraymoduleiStableforbasic, an Gedächtniseffizienten

NumpyarraysarebetterforeheavynumericalComputing, während der projectwithsimpledatatypes.1) numpyarraysoferversatility und -PerformanceForlargedataSets und Compoxexoperations.2) thearraysoferversStility und Mächnory-Effefef

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