在 Pandas 中水平连接 DataFrame
要水平连接两个 DataFrame,而不考虑键和列数的潜在差异,请使用 concat具有 axis=1 参数的函数。此参数指定应按列执行串联。
示例:
考虑以下两个 DataFrame,df_a 和 df_b,行数相同但不同列数:
<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>
要水平连接这些 DataFrame,请使用以下代码:
<code class="python">pd.concat([df_a, df_b], axis=1)</code>
这将创建一个新的 DataFrame,其行数与原始 DataFrame 相同,并且列数等于两个 DataFrame 中列的总和。生成的 DataFrame 将如下所示:
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
替代方法:
根据具体要求,还有替代方法来水平连接 DataFrame。
- 与索引合并:如果 DataFrame 具有相同的行数并且没有冲突的列名称,则可以使用 left_index=True 和 right_index=True 的合并功能。这将根据索引合并 DataFrame。
- Join: 与合并方法类似,join 函数也可用于水平连接 DataFrame。当您想要连接具有不同索引的 DataFrame 时,它特别有用。
以上是如何在不考虑键或列差异的情况下水平连接 Pandas DataFrame?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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