TypeError: concat()为参数'axis‘获取了多个值 - 腾讯云开发者社区

当我在使用GROUP_CONCAT函数合并字段的值时，若某个字段的值为空就导致数据查不出来了，使用COALESCE函数进行为空处理，返回一个默认值，如下： GROUP_CONCAT( user.a...合并a字段和b字段的值，：号隔开，若b字段的值为空则返回0然后继续跟a字段合并。...附加：若直接使用GROUP_CONCAT进行合并，默认是通过逗号隔开，若需要用其他字符替换，使用SEPARATOR关键字，使用如下： GROUP_CONCAT(user.a SEPARATOR...合并a字段的值，通过‘+’号分割，例如：1+2+3+4。

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《Pandas Cookbook》第09章合并Pandas对象

只要将axis参数设为columns或1 In[26]: pd.concat(s_list, keys=['2016', '2017'], axis='columns', names=['Year',...也可以通过设定join参数，使用内连接： In[27]: pd.concat(s_list, join='inner', keys=['2016', '2017'], axis='columns',...# 删除所有值都是缺失值的列 In[39]: trump = trump.dropna(axis=1, how='all') trump.head() Out[39]: ?...4. concat, join, 和merge的区别 concat： Pandas函数可以垂直和水平地连接两个或多个pandas对象只用索引对齐索引出现重复值时会报错默认是外连接（也可以设为内连接...） join： DataFrame方法只能水平连接两个或多个pandas对象对齐是靠被调用的DataFrame的列索引或行索引和另一个对象的行索引（不能是列索引）通过笛卡尔积处理重复的索引值默认是左连接

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pandas合并和连接多个数据框

concat函数有多个参数，通过修改参数的值，可以实现灵活的数据框合并。首先是axis参数，从numpy延伸而来的一个概念。对于一个二维的数据框而言，行为0轴，列为1轴。...该参数的默认值为0, 以行的方式进行合并，当设置为1时，表示以列的方式进行合并，示例如下 >>> pd.concat([a, b], axis = 0) A B C 0 -1.809098...但是都是当做独立元素来处理，直接取了并集，这个行为实际上由join参数控制，默认值为outer。...合并数据框时，沿着axis参数指定的轴进行合并，而join参数则控制在另外一个轴上，标签如何处理，默认的outer表示取并集，取值为inner时，取交集，只保留overlap的标签，示例如下 >>> pd.concat...axis参数指定的轴上的原有标签，默认值为False, 保留原有的标签，示例如下 # 保留原有的行标签 >>> pd.concat([a, b], ignore_index = False)

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十七）

这些属性被公开为s.cat.categories和s.cat.ordered。如果您不手动指定类别和排序，它们将从传递的参数中推断出来。...数值运算如+、-、*、/及基于它们的操作（例如Series.median()，如果数组的长度为偶数，需要计算两个值之间的平均值）不起作用，并引发TypeError。...在处理分类的 codes 时，缺失值的代码始终为 -1。...这些属性暴露为s.cat.categories和s.cat.ordered。如果您不手动指定类别和排序，它们将从传递的参数中推断出来。...，但如果第一个位置被排序为最后一个，则重命名的值仍将被排序为最后一个。

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Tensorflow中遇到的错误

TypeError: Input 'b' of 'MatMul' Op has type float32 that does not match type int32 of argument 'a'....nce_biases, embed, train_labels, num_sampled, vocabulary_size)) 解决方案，修改 embed, train_labels参数位置...错误原因： tensorflow版本的问题： tensorflow1.0及以后api定义：(数字在后，tensors在前) tf.stack(tensors, axis=axis) For example...: t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] tf.concat([t1, t2], 0) ==> [[1, 2, 3], [...> [4, 3] tf.shape(tf.concat([t3, t4], 1)) ==> [2, 6] tensorflow之前版本（0.x版本：数字在前，tensors在后）, 解决方法

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Python踩坑指南（第一季）

'> print(j['Opcode'].encode('u8')) #返回值：信息使用json.loads时，如果原字符串中包含有 \r\n\t等字符，则会提示报错, 修改参数strict=False...=1) 生成county_route_index字段示例310112.0_320583.0，而start_county_cd、end_county_cd为整型（int64）解决办法： 1.str(...support item assignment 但是实际上却操作成功： In [16]: arr Out[16]: (12, [1, 3, 3, 4, 6], 'b') 不要混合使用list和tuple的时候使用concat...return b else: return 1-b bbs_data["real_label"] = bbs_data.apply(lambda row:func(row[2],row[3]),axis...= 1) dataframe 某列的值根据其他列的值计算得来 ---- pRec = {} import functools def check_is_key_param(f): global

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Python数据分析(2)-pandas数据结构操作

，保留数据，条件为假，该处数据被改为nan，即为缺省值 2.2 增加数据增加数据涉及到增加行，增加列，以及多个dataframe合并 2.2.1 增加行：append ind1 = ['a', '...其实就相当于合并了两个dataframe，取了并集。所以在增加行的时候需要保证列能够参数对齐。...一般为[df1,df2,…dfn] axis 合并方向，0为按照index合并，即从下面添加；1为按照columns合并，即从右边添加 join 合并方式。...pop只用于删除列，drop可以用来删除行和列（axis参数控制） 2.4.2 删除index：当drop中的axis参数为0时，即删除行： ind1 = ['a', 'b'] col1 = ['...缺省值处理 dataframe中没有数据或者数据为nan（非数字）时，都用nan表示。

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熟练掌握 Pandas 合并术,数据处理不再伤脑筋

当我们有多个数据文件,每个文件都读取为一个单独的 DataFrame 时,需要合并这些 DataFrame 时，就需要使用 concat() 方法。...pandas中的 concat() 方法用于将两个或多个 DataFrame 对象沿着行 axis=0 或者列 axis=1 的方向拼接在一起,生成一个新的DataFrame对象。...join='outer'表示取两个 DataFrame 的行列索引的并集进行拼接,缺失值为NaN import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2]...5.0 7.0 3 NaN NaN 6.0 8.0 可以看到,最终结果保留了两个 DataFrame 行索引的并集,缺失值用 NaN 填充。...() 合并多个 DataFrame 时,如果不指定 keys 参数,合并后的 DataFrame 的索引默认就是按顺序的范围索引(range index)或原始的索引。

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【数据处理包Pandas】DataFrame对象的合并

前言合并是指把两个甚至多个 DataFrame 对象连接起来，与合并相关的方法有四个：concat，append，merge，join。...它们的主要区别： concat支持多个 DataFrame 对象的水平和垂直排放，即可以列合并也可以行合并；但与merge不同，它的合并不基于列值匹配。...names：如果 keys 参数被指定，则 names 参数表示索引名称。 verify_integrity：如果为 True，则检查结果对象是否包含重复索引。...pd.concat([df1,df2],axis=1) 之所以上面两个例子都是并集，原因在于concat的join参数默认值是'outer'，表示取并集（类似于SQL的外连接）；而当明确指明join='...，可以看出：（1）merge主要基于列值匹配而进行列合并，类似于SQL中的连接操作，而concat并没有基于列值匹配进行合并。

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Pandas知识点-连接操作concat

concat(): 将多个Series或DataFrame连接到一起，默认为按行连接(axis参数默认为0)，结果的行数为被连接数据的行数之和。...axis: axis参数默认为0('index')，如果将axis参数设置为1('columns')，则表示按列连接，结果的列数为被连接数据的列数之和。...如果取的是交集，修改行索引的过程为：先按取交集的方式连接，然后在结果中增加比修改的索引少的行，增加回的行中填充空值。五重设结果的索引 ---- ?...levels: levels参数默认为空。使用keys给结果添加外层行索引后，可以使用levels参数给外层索引添加更多的值，传入一个嵌套的列表数据。...对不是多重行索引的数据，levels参数不支持，会报错。当然，添加进去的值在结果中不会显示，因为没有对应的数据，这个功能基本上也不会使用。 ?

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Pandas数据合并与拼接的5种方法

一、DataFrame.concat：沿着一条轴，将多个对象堆叠到一起语法： concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index...只是单纯的把两个表拼接在一起，参数axis是关键，它用于指定合并的轴是行还是列，axis默认是0。...axis=0代表纵向合并； axis=1代表横向合并。...参数介绍： objs：需要连接的对象集合，一般是列表或字典； axis：连接轴向； join：参数为‘outer’或‘inner’； ignore_index=True：重建索引举例： ?...可以提高性能； suffixes：字符串值组成的元组，用于指定当左右DataFrame存在相同列名时在列名后面附加的后缀名称，默认为('_x', '_y')； copy：默认为True，总是将数据复制到数据结构中

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Pandas | Dataframe的merge操作，像数据库一样尽情join

第二种是我们新获取了一份数据集，想要扩充旧的数据集。这两种合并操作在我们日常的工作当中非常寻常，那么究竟应该怎么操作呢？让我们一个一个来看。...merge 首先我们来看dataframe当中的merge操作，merge操作类似于数据库当中两张表的join，可以通过一个或者多个key将多个dataframe链接起来。...如果是left join，那边左边当中所有的数据都会保留，关联不上的列置为None，同理，如果是right join，则右表全部保留，outer join则会全部保留。...我们也可以通过axis这个参数让它变成横着拼： ? 对于dataframe同样也有这样的操作，不过换了一个名字叫做concat。如果我们不指定的话会竖着拼接： ?...通过axis参数我们可以让它横向拼接： ? 以上就是concat的基本用法了，除了基本用法之外，concat还有一些其他的应用，比如说处理index层次索引等等。

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如何理解axis？

一句话总结axis：axis可以方便我们将数据进行不同维度的处理。一、理解axis 如果你像我一样，发现API中有axis这个参数，但不知道是什么意思。可能就会搜搜axis到底代表的什么意思。...于是可能会类似搜到下面的信息：使用0值表示沿着每一列或行标签\索引值向下执行方法(axis=0代表往跨行) 使用1值表示沿着每一行或者列标签模向执行对应的方法(axis=1代表跨列) 但我们又知道，我们的数组不单单只有二维的...~ 1.1二维数组之concat 首先，我们来看个concat的例子，concat第一个参数接收val，第二个参数接收的是axis def learn_concat(): # 二维数组...为0 和 1 的情况 print(sess.run(tf.concat([t1, t2], 0))) print(sess.run(tf.concat([t1, t2]...为0 和 1 和 -1 的情况 print(sess.run(tf.concat([t3, t4], 0))) print(sess.run(tf.concat([t3

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Python实践 | 亿级经纬度距离计算工具V2

([pd.concat([df1]*len(df2)).sort_index().reset_index(drop=True), 6 pd.concat([df2]*len(...df1)).reset_index(drop=True) ], 1) 然后根据经度和纬度差值进行过滤（经纬度差值大于某个值，距离大于某个值，参见参数表 x = m[abs(m.lon-m.lon2...然后针对每一行的4个参数应用geodistance自定义函数，此处使用pandas内置模块apply（比使用for循环要高效很多）。...nn['distance'] = nn.apply(lambda ser: geodistance(ser['lon'], ser['lat'], ser['lon2'], ser['lat2']), axis...=1) 根据经纬度差值判断距离是一个大致的范围，我们选取纬度值54.0获取了最大的经度差值，随着纬度减小，此时计算的距离会大于该阈值，所以要对初次计算结果进行过滤，得出满足阈值的条目： 1distance

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Python实践 | 亿级经纬度距离计算代码实现

df1)).reset_index(drop=True) ], 1) 然后根据经度和纬度差值进行过滤（经纬度差值大于某个值，距离大于某个值，参见参数表 1n=m[abs(m.lon-m.lon2)参数应用geodistance自定义函数，此处使用pandas内置模块apply（比使用for循环要高效很多）。...1n['distance']=n.apply(lambda ser: geodistance(ser['lon'], ser['lat'], ser['lon2'], ser['lat2']),axis...=1) 根据经纬度差值判断距离是一个大致的范围，我们选取纬度值54.0获取了最大的经度差值，随着纬度减小，此时计算的距离会大于该阈值，所以要对初次计算结果进行过滤，得出满足阈值的条目： 1distance...n['distance']=n.apply(lambda ser: geodistance(ser['lon'], ser['lat'], ser['lon2'], ser['lat2']),axis

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Pandas DataFrame 数据合并、连接

在大多数情况下设置为False可以提高性能 suffixes：字符串值组成的元组，用于指定当左右DataFrame存在相同列名时在列名后面附加的后缀名称，默认为('_x','_y') copy：默认为...2.可以连接多个DataFrame 3.可以连接除索引外的其他列 4.连接方式用参数how控制 5.通过lsuffix='', rsuffix='' 区分相同列名的列 concat 可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起...在默认的 axis=0 情况下，pd.concat([obj1,obj2]) 函数的效果与 obj1.append(obj2) 是相同的；而在 axis=1 的情况下，pd.concat([df1,df2...可以理解为 concat 函数使用索引作为“连接键”。...本函数的全部参数为： pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels

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pandas系列4_合并和连接

concat函数直接将值和索引粘合在一起，默认是在axis=0上面工作，得到的是新的Series；改成axis=1，变成一个DF型数据 axis axis=0：默认是Series axis=1：得到...([s1, s2]) a 0 b 1 c 2 d 3 e 4 dtype: int64 # 转成DF型数据：axis=1 pd.concat([s1, s2], axis=...,s4], axis=1, sort=True, join='inner') 0 1 a 0 0 b 1 1 pd.concat([s1,s4],axis=1,join_axes=[['a','c...','b','e']]) 0 1 a 0.0 0.0 c NaN NaN b 1.0 1.0 e NaN NaN # keys参数生成层次化索引 result = pd.concat([s1,s1...how来实现，参数表格选项说明 inner 两个表中公有的键 outer 两个表中所有的键，不存在的值用NaN补足 left 左表中所有的键 right 右表中所有的键交集：how=inner，

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Pandas中级教程——数据合并与连接

数据连接 5.1 使用 concat 函数 concat 函数用于在指定轴上连接两个或多个数据集。...# 按行连接 concatenated_df = pd.concat([df1, df2], axis=0) 5.2 指定连接轴可以通过 axis 参数指定连接轴，0 表示按行连接，1 表示按列连接。...# 按列连接 concatenated_df = pd.concat([df1, df2], axis=1) 6....处理重复列名当连接两个数据集时，可能会出现重复的列名，可以使用 suffixes 参数为重复列名添加后缀。...处理缺失值合并数据时，可能会遇到某些行在一个数据集中存在而在另一个数据集中不存在的情况，导致合并后的结果中存在缺失值。可以使用 fillna 方法填充缺失值。

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pandas dataframe的合并（append, merge, concat）

默认值：axis=0 axis=0：竖方向（index）合并，合并方向index作列表相加，非合并方向columns取并集 axis=1：横方向（columns）合并，合并方向columns作列表相加...，提示新版本会设置默认为False，并取消该参数但0.22.0中虽然取消了，还是设置为True 非合并方向的行/列名称是否排序。...多个DataFrame >>> pd.concat([df1, df2, df3], sort=False, join_axes=[df1.columns]) D C B A...DataFrame 和concat相同，append也支持append多个DataFrame >>> df1.append([df2, df3], ignore_index=True) A...on的默认值是所有共同列，本例为：on=['k1', 'k2'] 3.2，how属性 how取值范围：'inner', 'outer', 'left', 'right' 默认值：how='inner'

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快速提升效率的6个pandas使用小技巧

删除包含缺失值的行： df.dropna(axis = 0) 删除包含缺失值的列： df.dropna(axis = 1) 如果一列里缺失值超过10%，则删除该列： df.dropna(thresh...=len(df)*0.9, axis=1) 用一个标量替换缺失值： df.fillna(value=10) 用上一行对应位置的值替换缺失值： df.fillna(axis=0, method='ffill...') 用前一列对应位置的值替换缺失值： df.fillna(axis=1, method='ffill') 用下一行对应位置的值替换缺失值： df.fillna(axis=0, method='bfill...从多个文件中构建一个DataFrame 有时候数据集可能分布在多个excel或者csv文件中，但需要把它读取到一个DataFrame中，这样的需求该如何实现？...concat()方法进行列合并（注意这里axis=1），得到结果：本文就到这里，pandas还有很多让人惊喜的小技巧，大家有兴趣也可以在评论区说说你的使用心得。

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【问题篇】使用GROUP_CONCAT函数组合多个字段的值并设置为空处理

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【数据处理包Pandas】DataFrame对象的合并

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如何理解axis？

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