Wie füge ich DataFrames zusammen und behalte Originalindizes in Python bei?

Datenrahmen zusammenführen: Extrahierte Datensätze kombinieren

Im Zusammenhang mit der Datenmanipulation ist die Kombination mehrerer Datenrahmen eine häufige Anforderung. Angenommen, wir haben in einem bestimmten Szenario einen anfänglichen DataFrame D und extrahieren daraus zwei Teilmengen A und B basierend auf einer bestimmten Bedingung:

A = D[D.label == k]
B = D[D.label != k]

Das Ziel besteht darin, A und B wieder in einem einzigen DataFrame zusammenzuführen . Auch wenn die Reihenfolge der Daten nicht entscheidend ist, ist es wichtig, die ursprünglichen Indizes von A und B so beizubehalten, wie sie von D abgeleitet wurden.

Lösung: Verwendung der Append-Methode

Ein Ansatz zum Kombinieren von Datenrahmen ist die Verwendung der Append-Methode. Mit dieser Methode können wir einen oder mehrere Datenrahmen vertikal verketten und sie so effektiv übereinander stapeln. In unserem Fall können wir den folgenden Code verwenden:

df_merged = df1.append(df2, ignore_index=True)

Dadurch wird ein neuer DataFrame namens df_merged erstellt, der die kombinierten Daten von A und B enthält. Das Argument „ignore_index=True“ stellt sicher, dass der resultierende DataFrame seine hat eigener einzigartiger Satz von Indizes, unabhängig von den Originalen.

Originalindizes beibehalten

Wenn wir die Originalindizes von A und B beibehalten möchten, können wir „ignore_index=“ festlegen Falsch in der Append-Methode:

df_merged = df1.append(df2, ignore_index=False)

Dadurch bleiben die Indexwerte jedes Datenrahmens im zusammengeführten Ergebnis erhalten. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die Indizes im endgültigen DataFrame zu doppelten Werten werden können.

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