如何在使用Python pandas的`pd.concat()`之后对数据帧中的行进行对齐?

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英文:

how to align rows in datafrane after pd.concat() Python pandas

问题

在使用pd.concat进行左连接后,第一列的值与第二列不对齐。我知道我可以对其进行排序,但我想知道如何执行类似于SQL的左连接。

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'city':['ABC','NEW','TWIN','KING']})
df2 = pd.DataFrame({'city':['NEW','ABC']})

result = df1.merge(df2, on='city', how='left')

print(result)

这段代码将执行左连接操作,得到您期望的结果。

英文:

I have 2 single column dataframes, after perform a LEFT JOIN using pd.conca, first column value doesn't align with the second one

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({ 'city':['ABC','NEW','TWIN','KING']})
df2 = pd.DataFrame({ 'city':['NEW','ABC']})

如何在使用Python pandas的`pd.concat()`之后对数据帧中的行进行对齐?

pd.concat([df1, df2], axis=1)

如何在使用Python pandas的`pd.concat()`之后对数据帧中的行进行对齐?

my expected result

如何在使用Python pandas的`pd.concat()`之后对数据帧中的行进行对齐?

I know I can sort it, but I wanna know how to do something similar to SQL LEFT JOIN.

答案1

得分: 2

你可以这样做:

pd.concat([e.set_index(e['city']) 
           for e in [df1, df2]], axis=1).reset_index(drop=True)

输出:

   city city
0   ABC  ABC
1   NEW  NEW
2  TWIN  NaN
3  KING  NaN

为每个数据框创建一个以城市列为索引的索引,然后使用pd.concat将数据基于索引对齐,最后删除索引。

请注意,set_index(dataframe[column]) 复制 列到索引中,而 set_index(column) 移动 列到索引中。

英文:

You can do it this way:

pd.concat([e.set_index(e['city']) 
           for e in [df1, df2]], axis=1).reset_index(drop=True)

Output:

   city city
0   ABC  ABC
1   NEW  NEW
2  TWIN  NaN
3  KING  NaN

Creating a index with the city columns for each dataframe, then pd.concat which pandas aligns the data based on index and lastly drop the index.

Note, set_index(dataframe[column]) duplicates the column in the index, where set_index(column) moves the column to the index.

答案2

得分: 1

另一个可能的解决方案,使用 pd.merge 而不是 pd.concat

df1.merge(df2.assign(city2=df2['city']), on='city', how='left')

输出:

       city city2
    0   ABC   ABC
    1   NEW   NEW
    2  TWIN   NaN
    3  KING   NaN
英文:

Another possible solution, which uses pd.merge instead of pd.concat:

df1.merge(df2.assign(city2=df2['city']), on='city', how='left')

Output:

   city city2
0   ABC   ABC
1   NEW   NEW
2  TWIN   NaN
3  KING   NaN

huangapple
  • 本文由 发表于 2023年3月4日 08:45:11
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