


Concaténation de DataFrames horizontalement dans Pandas
Pour concaténer deux DataFrames horizontalement, sans tenir compte des clés et des différences potentielles dans le nombre de colonnes, utilisez la concat fonction avec le paramètre axis=1. Ce paramètre spécifie que la concaténation doit être effectuée par colonne.
Exemple :
Considérez les deux DataFrames suivants, df_a et df_b, avec un nombre égal de lignes mais différent nombres de colonnes :
<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>
Pour concaténer ces DataFrames horizontalement, utilisez le code suivant :
<code class="python">pd.concat([df_a, df_b], axis=1)</code>
Cela créera un nouveau DataFrame avec le même nombre de lignes que les DataFrames d'origine et un nombre de colonnes égal à la somme des colonnes des deux DataFrames. Le DataFrame résultant sera le suivant :
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
Méthodes alternatives :
En fonction des exigences spécifiques, il existe des méthodes alternatives pour concaténer des DataFrames horizontalement.
- Fusionner avec des indices : Si les DataFrames ont le même nombre de lignes et qu'il n'y a pas de noms de colonnes en conflit, vous pouvez utiliser la fonction de fusion avec left_index=True et right_index=True. Cela fusionnera les DataFrames en fonction de leurs indices.
- Join : Semblable à la méthode de fusion, la fonction de jointure peut également être utilisée pour concaténer des DataFrames horizontalement. C'est particulièrement utile lorsque vous souhaitez concaténer des DataFrames avec différents indices.
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Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

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