为什么pandas concat给我不真实的数据帧，而它的类型和形状是正确的
pandas concat函数用于将多个数据帧（DataFrame）按照指定的轴进行连接。当使用concat函数时，可能会遇到数据帧的内容不符合预期的情况，即数据帧中的数据不真实，但其类型和形状是正确的。这种情况可能是由于以下原因导致的：
- 数据帧的索引重复：当多个数据帧在连接时，如果它们的索引存在重复，即索引值相同，concat函数会将这些重复的索引值保留下来。这可能导致最终的数据帧中存在重复的行，从而使数据看起来不真实。解决这个问题的方法是在连接之前，确保数据帧的索引没有重复。
- 数据帧的列名不一致：如果连接的数据帧具有不同的列名，concat函数会将它们全部保留下来，从而导致最终的数据帧中存在多个相同含义的列。这可能会使数据看起来不真实。解决这个问题的方法是在连接之前，确保数据帧的列名一致。
- 数据帧的列顺序不一致：当连接的数据帧具有不同的列顺序时，concat函数会按照它们在输入中的顺序进行连接，而不会重新排序列。这可能导致最终的数据帧中列的顺序与预期不符，使数据看起来不真实。解决这个问题的方法是在连接之前，确保数据帧的列顺序一致。
- 数据帧的数据类型不一致：如果连接的数据帧具有不同的数据类型，concat函数会将它们保留下来，从而导致最终的数据帧中存在多种数据类型。这可能会使数据看起来不真实。解决这个问题的方法是在连接之前，确保数据帧的数据类型一致。
总结起来，当使用pandas concat函数时，需要注意数据帧的索引、列名、列顺序和数据类型的一致性，以确保最终得到的数据帧是符合预期的。如果仍然存在问题，可以进一步检查数据帧的数据内容，以确定是否存在其他数据处理或数据源的问题。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云数据库（TencentDB）：https://cloud.tencent.com/product/tencentdb
- 腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 腾讯云人工智能（AI）：https://cloud.tencent.com/product/ai
- 腾讯云物联网（IoT）：https://cloud.tencent.com/product/iot
- 腾讯云移动开发（移动推送、移动分析等）：https://cloud.tencent.com/product/mobile
- 腾讯云区块链（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs
- 腾讯云元宇宙（Tencent XR）：https://cloud.tencent.com/product/xr
相关·内容
当我使用"yor1“或"yor2”的数据帧时，我的代码可以正常工作。yorumlar“的形状和类型是真的，pd.concat操作有问题，但我不能解决它。我的代码是 import numpy as npimport refrom nltk import Fre
浏览 56提问于2021-09-28得票数 0
2回答
我是Python新手，我不知道为什么当我使用Numpy hstack将两个pandas数据框架连接在一起时，内存使用量会急剧上升。pandas.concat的性能甚至更差--如果它能完成的话--所以我使用了NumPy。
这两个数据帧比较大，但是我有20 gb的空闲RAM (使用11 gb，包括我想要复制的两个数据帧)。数据帧a<
浏览 1提问于2014-05-23得票数 3
回答已采纳
2回答
我试图将多个文本文件编译成一个数据框架。但是，当我使用Pandas Concat函数加入数据帧时，生成的数据帧的形状会添加新的列。在下面的代码示例中，数据框架3有12列，而不是8列。为什么？**Input:**
df1 = pd.read_csv('2011-12-01-dat
浏览 1提问于2017-06-24得票数 4
回答已采纳
我有一个有150行和4列的数据帧，我希望每一行都附加一个来自数据帧的向量，该向量与所有其他点(行)的距离最小。结果将是一个形状为150x8的数据帧。[concat pandas dataframe][1] `pd.concat([df1,df2], axis=1, join="inner")` Df2需要以这
浏览 25提问于2021-07-24得票数 0
0回答
我正在dask中构建一个非常大的DAG，以提交给分布式调度器，在分布式调度器中，节点操作数据帧，而数据帧本身可能非常大。一种模式是，我有大约50-60个函数，用于加载数据和构造pandas数据帧，每个数据帧大小为几百MB (并且逻辑上表示单个表的分区)。(df) for df in dfs]
return dask.da
浏览 6提问于2017-06-07得票数 4
我处理大数据时间序列数据集。数据存储在拼花文件中。随着时间的推移，将添加新的列。我使用concat连接不同文件中的数据，这非常好，但是我遇到了一个小问题，当连接dask数据帧时，数据类型不稳定。示例：impor
浏览 2提问于2020-01-13得票数 0
回答已采纳
我希望将数据帧连接起来，并将结果作为一个独立的副本获得(我不希望结果数据帧被引用到源数据帧中)。我有密码：df1 = pd.DataFrame(data1)
df2
浏览 2提问于2020-04-18得票数 0
我对numpy和pandas比较陌生(我是一个实验物理学家，所以我使用ROOT已经有很多年了……)。ROOT中的一个常见图是2D散点图，在给定x和y值列表的情况下，生成一个变量与另一个变量的“热图”型散点图。
如何使用numpy和Pandas最好地实现这一点？我正在尝试使用Dataframe.plot()函数，但我甚至在努力创建数据帧。，这个数据帧</em
浏览 0提问于2015-04-30得票数 43
回答已采纳
我有一个数据帧 import pandas as pd
iris.tail(5)
iris.head(5) 我从iris数据帧派生了df_setosa、df_virginic
浏览 27提问于2021-10-28得票数 0
回答已采纳
3回答
我想将多个JSON文件转换成一个数据文件。下面是JSON对象： 'servicesid=22956'}], 'stop_name': '
浏览 3提问于2017-04-13得票数 0
回答已采纳
2回答
基本上，我正在遍历一堆CSV文件，最后我想将每个数据帧append成一个。实际上，我需要的只是一个rbind类型的函数。因此，我做了一些搜索，并跟踪了。然而，我仍然无法得到理想的解决方案。例如，data1的形状始终为47 x 42。但在前三个文件之后，data_out_final的形状变为(47，42)、(47，84)和(47,126)。理想情况下，它应该是(141，42)。我<e
浏览 0提问于2016-08-09得票数 8
回答已采纳
1回答
如何使代码在速度方面更有效率
、、、、
假设我们有一个名为pickle_list.pkl的pickle文件，其中包含23个熊猫数据帧。此外，df_combined是所有这些数据帧的串联。假设df_combined的形状是(1000000, 5000)。有没有更有效的方式来运行下面的代码块？也许某种类型的并行化可以起作用？ 现在它在第69000行，并且已经运行了一天。import pickle
impor
浏览 9提问于2021-07-09得票数 0
回答已采纳
= pd.DataFrame({"a": [1,2,3],}, index=[1,2,2])pd.concat([a, b], axis=1)我所期望的结果是：为什么它不像这样返回呢？concat的</e
浏览 0提问于2020-04-15得票数 0
response = client.detect_faces( Attributes=['ALL']response 问题是，每次我处理多张照片时，情感类型的顺序都会改变。Confidence': 1.150834321975708},
{'Type': 'SURPRISED', 'Confidence': 6.048351764678955
浏览 9提问于2019-06-15得票数 0
回答已采纳
我有一个空的dataframe[]，并希望使用for循环附加额外的数据帧，而不覆盖现有的数据帧，常规的附加方法是覆盖现有的数据帧，并在输出中仅显示最后附加的数据帧。
浏览 1提问于2018-09-20得票数 1
1回答
我有一个相对简单的任务:我有N个pandas数据帧，每个数据帧有3行数据。大多数列名与所有N个数据帧匹配(有些数据帧可能缺少1到2列)。我想创建3个包含N行的新数据帧，以便通过连接这些行来形成它，使得第i个新数据帧将包含来自所有N个数据帧的
浏览 14提问于2021-03-14得票数 0
回答已采纳
我启动了一个dask客户端，并通过循环向它发送任务。tasks.append(client.submit(process,allcars.get_group(order),allorders.get_group(order))) 任务完成后，列表中包含的pandas，我使用pd.concat来获得最终的数据帧。这比附加数据帧更快。 然而，pd.concat(tasks)抱怨"TypeError:不能连接<e
浏览 11提问于2020-01-02得票数 0
回答已采纳
1回答
在我看来，当我做这件事时，熊猫似乎是用两个系列而不是一个单一的意境返回一个数据帧。这给了我一些麻烦..。, 1), columns=['A'])
print df3print df3.ix[df3['A'].argmin()]
浏览 3提问于2014-03-26得票数 1
回答已采纳
1回答
熊猫将错误的表格格式传递给csv
、、、、
问题我把这个拿出来：我进口pdfminer，os和大熊猫。我的代码df_results = pd.DataFrame()
for file_name in os.listdir(path): #Loop on Files
浏览 1提问于2021-11-24得票数 0
2回答
尝试用数组填充熊猫数据帧(假设np.zeros(200))。如果我们想用一个值填充一个pandas数据帧： for col in df.columns:
df[col].values[:] = 2 它工作得很好，但使用以下命令也是如此： for col我不明白为什么抛出错误(无法将输入数组X传播到形状Y中)，因为我认为我是单独填充数据帧的每个值，因此在我看来形状</
浏览 11提问于2019-10-07得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
