首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

将具有不同名称的多个列堆叠到一个巨大的数据帧中

,可以使用pandas库中的concat()函数或者merge()函数来实现。

  1. concat()函数:该函数用于将多个数据帧按照列或行的方向进行拼接。具体步骤如下:
    • 首先,将要拼接的数据帧存储在一个列表中。
    • 然后,使用concat()函数将列表中的数据帧进行拼接,指定axis参数为1表示按列拼接,axis参数为0表示按行拼接。
    • 最后,可以选择重置索引或者保留原始索引。
    • 示例代码:
    • 示例代码:
    • 输出结果:
    • 输出结果:
  • merge()函数:该函数用于根据一个或多个键将多个数据帧进行合并。具体步骤如下:
    • 首先,将要合并的数据帧存储在一个列表中。
    • 然后,使用merge()函数将列表中的数据帧进行合并,指定on参数为要合并的列名。
    • 最后,可以选择合并方式(inner、outer、left、right)和处理重复值的方式。
    • 示例代码:
    • 示例代码:
    • 输出结果:
    • 输出结果:

以上是将具有不同名称的多个列堆叠到一个巨大的数据帧中的方法。在实际应用中,可以根据具体需求选择合适的方法进行数据的拼接或合并。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

python合并多个不同样式excelsheet一个文件

python实战:使用python实现合并多个excel一个文件,一个sheet和多个sheet合并多个不同样式excelsheet一个文件主要使用库为openpyxl1、安装openpyxl...并导入pip install openpyxl安装完成后,可以通过命令行窗口测试是否安装成功;图片导入openpyxl:import openpyxl使用openpyxl合并excel:1、创建一个excel...write_only=True)2、加载已有文件r_wb = openpyxl.load_workbook(filename=f)3、读取sheet表for sheet in r_wb:4、获取所有行并添加到新文件:...in sheet.rows:w_rs.append(row)5、保存文件:wb.save('H:/openpyxl.xlsx')完整代码示例:def megreFile(): ''' 合并多个不同样式...excelsheet一个文件 ''' import openpyxl #读写excel库,只能处理xlsx #创建一个excel,没有sheet wb = openpyxl.Workbook

2.5K30

如何在 Pandas 创建一个数据并向其附加行和

Pandas是一个用于数据操作和分析Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据有效实现。数据是一种二维数据结构。在数据数据以表格形式在行和对齐。...它类似于电子表格或SQL表或Rdata.frame。最常用熊猫对象是数据。大多数情况下,数据是从其他数据源(如csv,excel,SQL等)导入pandas数据。...在本教程,我们学习如何创建一个数据,以及如何在 Pandas 向其追加行和。...然后,通过列名 ['Name', 'Age'] 传递给 DataFrame 构造函数 columns 参数,我们在数据创建 2 。...然后,通过名称 ['Batsman', 'Runs', 'Balls', '5s', '4s'] 传递给 DataFrame 构造函数 columns 参数,我们在数据创建了 6

21930

C语言经典100例002-M行N二维数组字符数据,按顺序依次放到一个字符串

系列文章《C语言经典100例》持续创作,欢迎大家关注和支持。...喜欢同学记得点赞、转发、收藏哦~ 后续C语言经典100例将会以pdf和代码形式发放到公众号 欢迎关注:计算广告生态 即时查收 1 题目 编写函数fun() 函数功能:M行N二维数组字符数据...,按顺序依次放到一个字符串 例如: 二维数组数据为: W W W W S S S S H H H H 则字符串内容是:WSHWSHWSH [image.png] 2 思路 第一层循环按照数进行...M 3 #define N 4 /** 编写函数fun() 函数功能:M行N二维数组字符数据,按顺序依次放到一个字符串 例如: 二维数组数据为: W W W W S S S.../demo 二维数组中元素: M M M M S S S S H H H H 按顺序依次: MSHMSHMSHMSH -- END -- 喜欢本文同学记得点赞、转发、收藏~ 更多内容,欢迎大家关注我们公众号

6K30

直观地解释和可视化每个复杂DataFrame操作

操作数据可能很快会成为一项复杂任务,因此在Pandas八种技术均提供了说明,可视化,代码和技巧来记住如何做。 ?...每种方法都将包括说明,可视化,代码以及记住它技巧。 Pivot 透视表创建一个“透视表”,该透视表数据现有投影为新表元素,包括索引,和值。...包含值转换为两:一用于变量(值名称),另一用于值(变量包含数字)。 ? 结果是ID值(a,b,c)和值(B,C)及其对应值每种组合,以列表格式组织。...Unstack 取消堆叠获取多索引DataFrame并对其进行堆叠指定级别的索引转换为具有相应值新DataFrame。在表上调用堆栈后再调用堆栈不会更改该堆栈(原因是存在“ 0 ”)。...堆叠参数是其级别。在列表索引,索引为-1返回最后一个元素。这与水平相同。级别-1表示取消堆叠最后一个索引级别(最右边一个)。

13.3K20

Excel应用实践16:搜索工作表指定范围数据并将其复制一个工作表

学习Excel技术,关注微信公众号: excelperfect 这里应用场景如下: “在工作表Sheet1存储着数据,现在想要在该工作表第O至第T搜索指定数据,如果发现,则将该数据所在行复制工作表...用户在一个对话框输入要搜索数据值,然后自动满足前面条件所有行复制工作表Sheet2。” 首先,使用用户窗体设计输入对话框,如下图1所示。 ?...Application.ScreenUpdating = False '赋值为工作表Sheet1 Set wks = Worksheets("Sheet1") With wks '工作表最后一个数据行...("O2:T"& lngRow) '查找数据文本值 '由用户在文本框输入 FindWhat = "*" &Me.txtSearch.Text & "*...GoTo SendInfo End If '清空工作表Sheet2 Sheets("Sheet2").Cells.Clear '获取数据单元格所在行并复制工作表

5.8K20

Pandas 秘籍:6~11

反转堆叠数据 数据具有两种相似的方法stack和melt,用于水平列名称转换为垂直值。...步骤 3 AGG_FUNCS堆叠最里面的索引级别。 步骤 4 swaplevel方法接受要交换级别的名称或位置作为前两个参数。...请注意,级别的值是列名SATMTMID和UGDS。 通过步骤 6 进行堆叠和拆栈,我们可以得到截然不同输出。也可以每个单独级别堆叠索引以产生一个序列。...准备 在本秘籍,我们检查一个数据集,该数据每个中都有一个包含多个不同变量。 我们使用str访问器这些字符串解析为单独以整理数据。...步骤 16 显示了一个常见 Pandas 习惯用法,用于在将它们与concat函数组合在一起之前,多个类似索引数据收集一个列表。 连接到单个数据后,我们应该目视检查它以确保其准确性。

33.9K10

Python pandas十分钟教程

Pandas是数据处理和数据分析中最流行Python库。本文将为大家介绍一些有用Pandas信息,介绍如何使用Pandas不同函数进行数据探索和操作。....unique():返回'Depth'唯一值 df.columns:返回所有名称 选择数据 选择:如果只想选择一,可以使用df['Group']....数据清洗 数据清洗是数据处理一个绕不过去坎,通常我们收集数据都是不完整,缺失值、异常值等等都是需要我们处理,Pandas给我们提供了多个数据清洗函数。...下面的代码平方根应用于“Cond”所有值。 df['Cond'].apply(np.sqrt) 数据分组 有时我们需要将数据分组来更好地观察数据差异。...Concat适用于堆叠多个数据行。

9.8K50

R语言使用特征工程泰坦尼克号数据分析应用案例

在R我们可以使用rbind,它代表行绑定,只要两个数据具有彼此相同。...所有这些字符串拆分结果都被组合成一个向量作为sapply函数输出,然后我们将其存储原始数据一个,称为Title。 最后,我们可能希望从标题开头剥离这些空格。...这被存储一个名为FamilyID。但是那三个单身约翰逊人都拥有相同家庭ID。鉴于我们最初假设大家庭可能难以在恐慌中坚持一起,让我们任何两个或更少家庭大小淘汰,称之为“小”家庭。...因为我们在单个数据上构建了因子,然后在构建它们之后将它们拆分,R将为所有新数据提供所有因子级别,即使该因子不存在于一个数据也是如此。它仍然具有因子水平,但在集合没有实际观察。整洁把戏对吗?...我们已根据原始列车和测试集大小隔离了组合数据某些行范围。之后逗号后面没有数字表示我们想要使用此子集获取所有并将其存储指定数据

6.6K30

一网打尽,全面讲解交换机来龙去脉,基础+拓展史上最全干货

交换机可以“学习”MAC地址,并把其存放在内部地址表,通过在数据始发者和目标接收者之间建立临时交换路径,使数据直接由源地址到达目的地址。...当一个数据目的地址在MAC地址表中有映射时,它被转发到连接目的节点端口而不是所有端口(如该数据为广播/组播则转发至所有端口)。...2)直通交换(Cut—Through) 特点:交换机只读出数据前6个字节,即通过地址映射表查找目标地址,数据传送到相应端口上。...另一方面多个交换机能够作为一个交换机,便于统一管理。 所谓集群,就是多台互相连接(级联或堆叠)交换机作为一台逻辑设备进行管理。...一个CrossBar,只要同时闭合多个交叉节点(crosspoint),多个不同端口就可以同时传输数据

5.6K20

盘一盘 Python 系列 - Cufflinks (下)

-- dash:字典、列表或字符串格式,用于设置轨迹风格 字典:{column:value} 按数据标签设置风格 列表:[value] 对每条轨迹按顺序设置风格 字符串:具体风格名称,适用于所有轨迹...keys:列表格式,指定数据一组标签用于排序。 bestfit:布尔或列表格式,用于拟合数据。...gridcolor:字符串格式,用于设定网格颜色 zerolinecolor:字符串格式,用于设定零线颜色 labels:字符串格式,数据标签设为饼状图每块标签,仅当 kind = pie...values:字符串格式,数据数据值设为饼状图每块面积,仅当 kind = pie 才适用。...第 11 13 行定义一个 DataFrame 值为第 9 行得到 price 列表 行标签为第 8 行得到 index 列表 标签为第 6 行定义好 columns 列表 处理过后,每个股票收盘价合并成一个数据

4.5K10

Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

数据可视化本来是一个非常复杂过程,但随着Pandas数据plot()函数出现,使得创建可视化图形变得很容易。...在数据上进行操作plot()函数只是matplotlibplt.plot()函数一个简单包装 ,可以帮助你在绘图过程中省去那些长长matplotlib代码。...数据中一些名称比较冗长,可以重命名使其更加简洁: df.rename(columns={“Country (region)”: “Country”, “Log of GDPper capita”:...此外,Pandas还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据表格,并将其添加到matplotlib Axes实例。...其他高阶用法 可以使用stacked参数来绘制带有条形图堆叠图。在这里,我们绘制堆叠水平条,stacked设置为True。 ? grid参数设置为True,可以给图表加入网格。 ?

2.5K20

Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

本文经AI新媒体量子位(QbitAI)授权转载,转载请联系出处 数据可视化本来是一个非常复杂过程,但随着Pandas数据plot()函数出现,使得创建可视化图形变得很容易。...在数据上进行操作plot()函数只是matplotlibplt.plot()函数一个简单包装 ,可以帮助你在绘图过程中省去那些长长matplotlib代码。...数据中一些名称比较冗长,可以重命名使其更加简洁: df.rename(columns={“Country (region)”: “Country”, “Log of GDP\nper capita...此外,Pandas还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据表格,并将其添加到matplotlib Axes实例。...其他高阶用法 可以使用stacked参数来绘制带有条形图堆叠图。在这里,我们绘制堆叠水平条,stacked设置为True。 ? grid参数设置为True,可以给图表加入网格。 ?

2.6K20

Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

晓查 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 数据可视化本来是一个非常复杂过程,但随着Pandas数据plot()函数出现,使得创建可视化图形变得很容易。...在数据上进行操作plot()函数只是matplotlibplt.plot()函数一个简单包装 ,可以帮助你在绘图过程中省去那些长长matplotlib代码。...数据中一些名称比较冗长,可以重命名使其更加简洁: df.rename(columns={“Country (region)”: “Country”, “Log of GDPper capita”:...此外,Pandas还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据表格,并将其添加到matplotlib Axes实例。...其他高阶用法 可以使用stacked参数来绘制带有条形图堆叠图。在这里,我们绘制堆叠水平条,stacked设置为True。 ? grid参数设置为True,可以给图表加入网格。 ?

1.8K10

Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

整理 | 晓查 来自 | 量子位 数据可视化本来是一个非常复杂过程,但随着Pandas数据plot()函数出现,使得创建可视化图形变得很容易。...在数据上进行操作plot()函数只是matplotlibplt.plot()函数一个简单包装 ,可以帮助你在绘图过程中省去那些长长matplotlib代码。...数据中一些名称比较冗长,可以重命名使其更加简洁: df.rename(columns={“Country (region)”: “Country”, “Log of GDPper capita”:...此外,Pandas还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据表格,并将其添加到matplotlib Axes实例。...其他高阶用法 可以使用stacked参数来绘制带有条形图堆叠图。在这里,我们绘制堆叠水平条,stacked设置为True。 ? grid参数设置为True,可以给图表加入网格。 ?

1.8K50

Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

导读:数据可视化本来是一个非常复杂过程,但随着Pandas数据plot()函数出现,使得创建可视化图形变得很容易。...在数据上进行操作plot()函数只是matplotlibplt.plot()函数一个简单包装 ,可以帮助你在绘图过程中省去那些长长matplotlib代码。...数据中一些名称比较冗长,可以重命名使其更加简洁: df.rename(columns={"Country (region)": "Country", "Log of GDP\nper capita...此外,Pandas还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据表格,并将其添加到matplotlib Axes实例。...04 其他高阶用法 可以使用stacked参数来绘制带有条形图堆叠图。在这里,我们绘制堆叠水平条,stacked设置为True。 ? grid参数设置为True,可以给图表加入网格。 ?

1.7K30

Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

数据可视化本来是一个非常复杂过程,但随着Pandas数据plot()函数出现,使得创建可视化图形变得很容易。...在数据上进行操作plot()函数只是matplotlibplt.plot()函数一个简单包装 ,可以帮助你在绘图过程中省去那些长长matplotlib代码。...数据中一些名称比较冗长,可以重命名使其更加简洁: df.rename(columns={“Country (region)”: “Country”, “Log of GDP\nper capita...此外,Pandas还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据表格,并将其添加到matplotlib Axes实例。...其他高阶用法 可以使用stacked参数来绘制带有条形图堆叠图。在这里,我们绘制堆叠水平条,stacked设置为True。 ? grid参数设置为True,可以给图表加入网格。 ?

2.6K20

Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

晓查 编译整理 量子位 出品 数据可视化本来是一个非常复杂过程,但随着Pandas数据plot()函数出现,使得创建可视化图形变得很容易。...在数据上进行操作plot()函数只是matplotlibplt.plot()函数一个简单包装 ,可以帮助你在绘图过程中省去那些长长matplotlib代码。...数据中一些名称比较冗长,可以重命名使其更加简洁: df.rename(columns={“Country (region)”: “Country”, “Log of GDP\nper capita...此外,Pandas还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据表格,并将其添加到matplotlib Axes实例。...其他高阶用法 可以使用stacked参数来绘制带有条形图堆叠图。在这里,我们绘制堆叠水平条,stacked设置为True。 ? grid参数设置为True,可以给图表加入网格。 ?

1.7K10
领券