Pandas连接/合并/合并两个数据帧
Pandas连接/合并/合并两个数据帧
提问于 2012-07-25 02:50:12
我在连接熊猫时遇到了问题，我正在努力找出问题出在哪里。假设我有一个dataframe x：
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 1941 entries, 2004-10-19 00:00:00 to 2012-07-23 00:00:00
Data columns:
close 1941 non-null values
high 1941 non-null values
low 1941 non-null values
open 1941 non-null values
dtypes: float64(4)我是否可以通过一个简单的连接命令将它与索引上的y连接起来，其中y=x，除非colname有+2。
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 1941 entries, 2004-10-19 00:00:00 to 2012-07-23 00:00:00
Data columns:
close2 1941 non-null values
high2 1941 non-null values
low2 1941 non-null values
open2 1941 non-null values
dtypes: float64(4)
y.join(x) or pandas.DataFrame.join(y,x):
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 34879 entries, 2004-12-16 00:00:00 to 2012-07-12 00:00:00
Data columns:
close2 34879 non-null values
high2 34879 non-null values
low2 34879 non-null values
open2 34879 non-null values
close 34879 non-null values
high 34879 non-null values
low 34879 non-null values
open 34879 non-null values
dtypes: float64(8)我预计期末考试会有1941个非数值。我也尝试过merge，但我也遇到了同样的问题。
我认为正确的答案是pandas.concat(x，y)，但这也不是我想要的。
In [83]: pandas.concat([x,y])
Out[83]: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 3882 entries, 2004-10-19 00:00:00 to 2012-07-23 00:00:00
Data columns:
close2 3882 non-null values
high2 3882 non-null values
low2 3882 non-null values
open2 3882 non-null values
dtypes: float64(4) 编辑:如果你在join方面有问题，请阅读下面Wes的答案。我有一个时间戳是重复的。
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2012-07-25 05:10:37
你的索引有重复的x.index.is_unique吗？如果是这样，就可以解释你所看到的行为：
In [16]: left
Out[16]:
a
2000-01-01 1
2000-01-01 1
2000-01-01 1
2000-01-02 2
2000-01-02 2
2000-01-02 2
In [17]: right
Out[17]:
b
2000-01-01 3
2000-01-01 3
2000-01-01 3
2000-01-02 4
2000-01-02 4
2000-01-02 4
In [18]: left.join(right)
Out[18]:
a b
2000-01-01 1 3
2000-01-01 1 3
2000-01-01 1 3
2000-01-01 1 3
2000-01-01 1 3
2000-01-01 1 3
2000-01-01 1 3
2000-01-01 1 3
2000-01-01 1 3
2000-01-02 2 4
2000-01-02 2 4
2000-01-02 2 4
2000-01-02 2 4
2000-01-02 2 4
2000-01-02 2 4
2000-01-02 2 4
2000-01-02 2 4
2000-01-02 2 4Stack Overflow用户
发布于 2012-07-25 02:54:43
听起来可能你想要pandas.concat？merge和join连接，这意味着他们会给你一些基于这两个输入的笛卡尔乘积的东西，但听起来你只是想把它们粘贴到一个大表中。
编辑:你有没有尝试过使用axis=1的concat？它似乎做到了你所要求的：
>>> print x
A B C
0 0.155614 -0.252148 0.861163
1 0.973517 1.156465 -0.458846
2 2.504356 -0.356371 -0.737842
3 0.012994 1.785123 0.161667
4 0.574578 0.123689 0.017598
>>> print y
A2 B2 C2
0 -0.280993 1.278750 -0.704449
1 0.140282 1.955322 -0.953826
2 0.581997 -0.239829 2.227069
3 -0.876146 -1.955199 -0.155030
4 -0.518593 -2.630978 0.333264
>>> print pandas.concat([x, y], axis=1)
A B C A2 B2 C2
0 0.155614 -0.252148 0.861163 -0.280993 1.278750 -0.704449
1 0.973517 1.156465 -0.458846 0.140282 1.955322 -0.953826
2 2.504356 -0.356371 -0.737842 0.581997 -0.239829 2.227069
3 0.012994 1.785123 0.161667 -0.876146 -1.955199 -0.155030
4 0.574578 0.123689 0.017598 -0.518593 -2.630978 0.333264页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/11637384
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