假设我有两个数据帧:
df1:
A
0 a
1 b
df2:
A
0 a
1 c
我希望结果是两个框架的联合,其中有一个显示该行所属的源数据框架的额外列。在重复的情况下,应删除重复项,并在相应的额外栏中显示这两个来源:
A B
0 a df1, df2
1 b df1
2 c df2
我可以获得级联的数据帧(df3),而不需要重复,如下所示:
import pandas as pd
df3=pd.concat([df1,df2],ignore_index=True).drop_duplicates().reset_index(drop=True)
我想/找不到一种方法来控制
我正在尝试使用索引作为引用,将一列数据从一个数据帧复制到另一个数据帧。在复制列时,我想用NaN填充在两个数据帧中都没有出现的任何条目。
例如,我有这两个虚拟dfs:
df1 =
col_1 col_2 col_3 col_4
index
A 1 4 7 10
B 2 5 8 11
C 3 6 9 12
df2 =
col_5 col_6
index
A 13 15
C 14
我有一个更复杂的代码,但我只是创建了这个简单的例子来解释我需要做什么。 for i in np.arange(0,360):
r = 2*i
print(r)
d = {'r': [r]}
df = pd.DataFrame(data=d) 如何将r保存到数据帧df中,而不是打印r?我试图复制数据帧文档中的一个示例,但我不知道如何正确地将r的每个迭代添加到数据帧中。
根据我的juptyer笔记本查询,Python 3.6.5和Pandas 0.23.0。
我正在合并两个数据帧:
df_merged1=pd.merge(df_RL, df_BR, how='left',left_on=df_RL['Business Service Manual'], right_on=df_BR['Names'])
左边的数据帧df_RL.dtypes
Server object
Server Farm object
Business Service Man
我想使用rocksdb,并想明确地知道它是如何处理重复的。
纪录片上说:
The entire database is stored in a set of sstfiles. When a memtable is full,
its content is written out to a file in Level-0 (L0). RocksDB removes
duplicate and overwritten keys in the memtable when it is flushed to a file in L0.
现在,在有多个数据库的环境中,我找不到一个描述。在这种情况下,
我有第一个数据帧
Name | Age
Teddy | 20
John | 30
我有第二个数据框,如下所示
Name | Transport
Teddy | Airplane
Teddy | car
John | motorocyel
我只想在第一次出现时在左边做一次合并。i.e
Name | Age | Transport
Teddy | 20 | Airplane
John | 30 |Morotorcyle
我能想到的最好的方法是对第二个数据帧进行重复数据删除,然后合并。但是还有其他的想法吗?
我有一个数据框,列有: ID、Tech、Price和factor (见下文)。我想将这个日期时间范围分配给这个数据帧中的每个'ID‘。因此,我根据自己的需求创建了另一个datetime数据帧。我曾致力于基于"pandas.merge“函数合并数据帧,该函数需要数据帧之间的公共密钥。我的datetime dataframe不包括父dataframe中用于执行dataframe之间的合并操作的任何变量。如何解决这个问题? df:
ID Tech Price Factor
100-10A A 688.3 0.36
100-10B A
我有两个数据帧:
df1 =
Id ColA ColB ColC
1 aa bb cc
3 11 ww 55
5 11 bb cc
df2 =
Id ColD ColE ColF
1 ff ee rr
2 ww rr 55
3 hh 11 22
4 11 11 cc
5 cc bb aa
我需要合并这两个数据帧以获得以下结果:
result =
Id ColA ColB ColC ColD ColE ColF
1 aa bb cc ff ee rr
2 NaN NaN