合并pandas中的行
是指将两个或多个数据框（DataFrame）中的行合并成一个新的数据框。在pandas中，可以使用concat()函数或append()方法来实现行合并操作。
- concat()函数：concat()函数可以将多个数据框按照指定的轴（默认为行轴）进行合并。具体用法如下：
import pandas as pd
# 创建两个数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})
# 使用concat()函数合并行
result = pd.concat([df1, df2])
print(result)输出结果为：
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
0 7 10
1 8 11
2 9 12- append()方法：append()方法可以将一个数据框追加到另一个数据框的末尾，实现行合并操作。具体用法如下：
import pandas as pd
# 创建两个数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})
# 使用append()方法合并行
result = df1.append(df2)
print(result)输出结果与上述方法相同。
合并行的应用场景包括：
- 数据集拼接：当需要将多个数据集按行合并成一个更大的数据集时，可以使用行合并操作。
- 数据清洗：在数据清洗过程中，可能需要将多个数据框中的部分行合并成一个新的数据框，以便进行后续处理。
- 数据分析：在进行数据分析时，有时需要将多个数据框中的相关行合并，以便进行更全面的分析。
推荐的腾讯云相关产品：腾讯云数据库TDSQL、腾讯云数据万象CI、腾讯云对象存储COS等。具体产品介绍和链接地址请参考腾讯云官方网站。
相关·内容
在网上阅读了一些文章之后，我决定使用tabula从pdf文件中提取表格。我们使用Anaconda，我刚刚安装了tabula 1.1.1。
我想从一个简单的脚本开始，看看它将如何处理一个包含一些文本和两个表("table_p16.pdf")的单一页面pdf文件。
守则：
from tabula import read_pdf
df = read_pdf("table_p16.pdf")
错误：
拾起-Djava.security.properties=c:\Windows\Sun\Java\Deployment\sam.security :JAVA_TOOL_O
浏览 2提问于2018-07-13得票数 0
为了让我的pandas代码更快，我安装了modin并尝试使用它。之前工作过的两个数据帧的合并给出了以下错误：
ValueError: can not merge DataFrame with instance of type <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
以下是两个数据帧的信息：
printing event_df.info
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1980101 entries, 0 to 1980100
Data
浏览 9提问于2019-11-18得票数 0
我有两个DataFrames，两个国家都是1--首先是183行，2--第二行是156行--它们都有相互导入的信息，我需要第一列的一列和第二列的一列，我的目标是创建一个单一的Dataframe，包含我需要的两个列，以及两个数据名通信的包含的名称。
这就是我所做的，我得到的信息
for i in range(183) :
for j in range(156):
if df['Country'][i]==df_happy['Country or region'][j]:
df.drop(i,axis=0,inplace
浏览 3提问于2020-10-31得票数 0
5回答
我在pandas中有两个DataFrames，试图合并它们。但是熊猫一直在改变顺序。我试过设置索引，重置它们，无论我做什么，我都不能得到返回的输出，使行的顺序相同。有什么窍门吗？注意，我们从贷款顺序'a，b，c‘开始，但在合并之后，它是’a，c，b‘。
import pandas
loans = [ 'a', 'b', 'c' ]
states = [ 'OR', 'CA', 'OR' ]
x = pandas.DataFrame({ 'loan' : loans,
浏览 0提问于2013-11-26得票数 34
2回答
我有两个Dataframes df_general和df_award，它们共享一个名为ProjectNumber的列。我想把他们合并。
我试着用dropna()删除所有的行，它确实删除了它们-
df_award['ProjectNumber'].replace(' ', np.nan, inplace=True)
df_award.dropna(subset=['ProjectNumber'], inplace=True)
df_award.head()
然后像这样合并两个Dataframes (因为我只想从第一个表中得到一个列，从第二个表中只需
浏览 1提问于2018-10-26得票数 0
回答已采纳
我的问题很简单，我只是试着用熊猫将一个本地的excel文件读入数据格式。
filename = 'test.xlsx'
df = pd.read_excel(filename)
xlsx文件有多个工作表，但我得到相同的"ValueError:不足以解压(预期的2，get 1)"，即使指定了sheetname。
回溯(最近一次调用)：
文件""，第1行，在pd.read_excel中(文件名)
文件"C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\excel.py"，第20
浏览 0提问于2018-02-15得票数 3
回答已采纳
3回答
我有一个pandas数据帧，它大约有100列，我想计算一行每列中的字符数。
在Excel中，我会做类似(Len(Concat(A2:CA2))的事情
df['newcolumn'] = ? in Pandas Python
浏览 9提问于2019-07-10得票数 2
回答已采纳
我尝试从一个dataframe中排除行，这也出现在另一个dataframe中：
import pandas
df = pandas.DataFrame({'A': ['Chr1', 'Chr1', 'Chr1','Chr1', 'Chr1', 'Chr1','Chr2','Chr2'], 'B': [10,20,30,40,50,60,15,20]})
errors = pandas.DataFrame({'A':
浏览 2提问于2014-07-10得票数 5
1回答
我有两个Python Pandas DataFrames：
Inventory_Info (20行)：
Group, Facility, Unit, Room, HardwareAddress
'Generic Hospital Group', 'Generic Hospital', 'Generic Hospital Ward', 'Generic Hospital Room', 5715
Data (47行)：
Serial_Number, Last_Server_Check, Num_Check_Ins, HardwareA
浏览 2提问于2017-01-19得票数 0
我想使用pandas中的合并功能合并两个数据帧。当我想在公共列上这样做时，jupyter notebook给我以下错误：“内核看起来已经死了。它将自动重新启动。”每个数据帧大约为50k行。但是，当我尝试同样的事情，每个数据帧只有50行时，它工作得很好。我想知道有没有人有建议。
浏览 18提问于2020-10-27得票数 0
miniconda，python 3
要下载的my data stack：(密码：.xls )
0)你可以注意到我的xls文件在第一行有很大的合并单元格，在第二行和第三行也有一些合并单元格。这有问题吗？如果这是一个问题-我能以某种方式将它们分开吗？
1)我想删除此xls的第一行，因为对我来说没有重要信息。我猜问题是行被合并了吗？我想使用df = df.drop()来实现这个目的，但是它并没有删除第一行，而是删除了带有列标题的行(以"ID klienta“开头)。为什么会这样呢？
2)在去掉第一行之后，我喜欢处理来自不同列的一些数字(在我的示例中，我希望将数据从"Stav“列中
浏览 0提问于2018-02-09得票数 1
回答已采纳
我找到了一些任务，用Pandas开发自己，但我在我使用的数据文件中发现了一些意想不到的错误。我真的想自己解决这个问题，但我不知道该怎么做。 基本上我有一个excel文件，有列- PayType，钱，日期。在PayType的列中，我有4种不同类型的支付。支付租车费用，支付汽车服务费，还有2个都不重要。基本上，在支付汽车租金的每一项上，都会自动扣除手续费，这是完全同时发生的。我使用了透视表和划分的PayTypes作为列，因为我想要计算这些费用的百分比。 透视表之前：enter image description here 时间差示例：enter image description here 透视
浏览 24提问于2020-09-11得票数 0
2回答
我正在python的pandas中连接两个数据帧(A和B)。
目标是接收来自B的所有纯行( A.client_id为null的A.client_id=B.client_id上的sql模拟-右连接B)
在pandas中，我只知道进行合并操作，但我不知道如何设置条件(where子句)：
x=pd.merge(A,B,how='right',on=['client_id','client_id']
浏览 1提问于2016-11-29得票数 6
回答已采纳
1回答
我需要合并2个csv文件的一个列名为“名称”。列'name‘具有混合类型。
数据是html编码的。文件'a‘比文件'b’包含更多的行。
我想要的输出应该只包含文件'b‘中的名称。
文件a：id_public，名称，计数
文件b: id，名称
数据如下：
名称：elomo Ben-Meleá，AC.P.M.；lvarez de Paz，Mario1860-1920；Aahl，Peter等。
我已经能够合并这些文件，但只丢失了包含特殊字符的所有行(例如，合并后的文件将只包含Aahl、Peter)。我的代码如下所示：
import pandas as pd
a =
浏览 2提问于2015-07-01得票数 1
回答已采纳
1回答
你好，试图合并两个数据帧和和访问计数按日期和upc。
事务数据(日期、upc、sales) 200 k行x3列
访问计数(日期、upc、访问计数)2 million+行x3列
我试过了
df3 = pandas.merge(df1,df2, on = ['upc','date'], how = 'left')
结果: merge执行，但不按日期或upc进行汇总。
我也试过
df3 = pandas.merge(df1,df2, left_on = ['date'], right_on ['upc'
浏览 3提问于2017-12-30得票数 3
我是一个初学者，使用木星笔记本中的Pandas进行临床数据集的工作。
我的数据中有一列包含普查域代码，我正在尝试将我的数据与一个大的传输数据文件合并，该文件中也有一个包含人口普查域代码的列。
最初，我只想从那个传输文件中得到另外两个列，所以，在我下载了该文件之后，我删除了所有其他列，除了我想要添加到我的文件和人口普查栏中的两个列。
这是我使用的代码：
df_my_data = pd.read_excel("my_data.xlsx")
df_transportation_data = pd.read_excel("transportation_data.xlsx
浏览 16提问于2022-07-31得票数 1
我正在为机器学习算法标记一些医疗保险数据集，使用Pandas数据作为欺诈性或非欺骗性数据。标签包括将DMPOES数据集中的NPI编号与LEIE数据集中的NPI编号相匹配。每个数据集都包含一个名为"NPI“的列。我需要能够找出DMEPOS数据集中的每一行是否有一个匹配的NPI在LEIE数据集中。接下来，我需要向DMPOES数据集添加一列(可能命名为“欺诈性”，表示该行是否具有欺骗性，使用1表示欺诈性，使用0表示不欺诈性。这是我写的代码(不是很多，但应该给出我在Pandas中使用的总体方向。
import pandas as pd
import numpy as np
#Read fil
浏览 4提问于2021-03-28得票数 0
我正在使用pandas中的read_excel方法读取xls文件。这是Excel文件：
如您所见，A2和B2单元格合并为一个。因此，从read_excel方法返回的dataframe对象从第3行开始。当我打印dataframe对象的前两列的名称时，它打印A3和B3单元格。
因此，我无法访问前两行，但我需要它们。我该如何解决这个问题？
浏览 3提问于2020-08-31得票数 0
在尝试使用pandas合并两个数据帧时，我收到了这样的消息："ValueError: array太大了。“我估计合并后的表将有大约50亿行，这对于我的8 8GB的计算机来说可能太多了(这是仅受我的RAM的限制还是内置于pandas系统中？)。
我知道一旦我有了合并表，我将计算一个新的列，然后过滤行，在组中寻找最大值。因此，最终的输出表将只有250万行。
我如何分解这个问题，以便可以在较小的部分上执行此合并方法并构建输出表，而不会遇到RAM限制？
下面的方法对于这些小数据可以正常工作，但对于较大的真实数据则失败：
import pandas as pd
import numpy as n
浏览 1提问于2014-07-31得票数 3
我有这样的数据集：
Policy | Customer | Employee | CoveragDate | LapseDate
123 | 1234 | 1234 | 2011-06-01 | 2015-12-31
124 | 1234 | 1234 | 2016-01-01 | ?
125 | 1234 | 1234 | 2011-06-01 | 2012-01-01
124 | 5678 | 5555 | 2014-01-01 | ?
我试图迭代每个客户的每个员工的每个策略(客户可以有多个员工
浏览 2提问于2017-03-01得票数 1
回答已采纳
3回答
我有两个Pandas数据帧。df1有'a'，'b'，'c'，df2有'a'，'c‘，'d’列。现在，我创建了一个新的数据框架df3，列'a'，b'，'c'，'d‘。
我想用来自df3和df2的所有输入来填充df1。例如，如果df1中有x行，df2中有y行，那么在df3中将有x+y行。
哪个Pandas函数填充了基于部分列的新数据？
浏览 0提问于2018-12-27得票数 0
回答已采纳
我有两个数据帧，df1：
x1 x2 x3 x4 x5
y1
y2
y3
y4
y5
和df2：
y1 y2 y3 y4 y5
z1
z2
z3
z4
z5
我想通过比较数据帧中的行/列名，将df1的值作为行追加到df2中。我是用Numpy做的，但我想用Pandas做。请帮帮忙。
浏览 0提问于2020-02-03得票数 1
我有2个具有公共列/键(x，y)的pandas dataframes df1 & df2。
我想在键(x，y)上进行"(df1 & not df2)“式的合并，这意味着我希望我的代码只在df1中返回包含(x，y)行的数据帧&而不是在df2中。
SAS具有相同的功能
data final;
merge df1(in=a) df2(in=b);
by x y;
if a & not b;
run;
谁能优雅地在熊猫中复制相同的功能？如果我们能在merge()中指定how="left-right“，那就太好了。
浏览 0提问于2015-09-20得票数 16
回答已采纳
2回答
我想在Pandas数据框中添加新行，而不考虑每个新行中的顺序和列数。
当我添加新行时，我希望我的数据框如下所示。每行可以有不同的列数。
---- | 1 | 2 | 3 | 4
row1 | data | data |
row2 | data | data | data
row3 | data |
row4 | data | data | data | data
浏览 1提问于2019-11-12得票数 0
使用Pandas数据帧，有没有一种方法可以扁平化groupby操作的结果，而不必使用临时数据帧，然后将其合并到原始数据帧中？ 假设我需要创建一个依赖于聚合操作的"result“列，就像这个场景： import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'box': [1,1,1,2,2,3,3,3,3], 'item': ['apple', 'durian', 'pear', 'orange', 'banana', 'apple',
浏览 82提问于2020-05-04得票数 2
回答已采纳
2回答
我正在尝试对棒球场地的F/x数据进行一些分析。所有的俯仰数据都存储在一个pandas数据帧中，其中包含像“俯仰速度”和“X位置”这样的列。我有一个包装器函数(使用pandas.query)，对于给定的音高，它将找到具有类似速度和位置的其他音高。此函数返回未知大小的pandas数据帧。我想在大量的投球上使用这个函数；例如，查找与在一场比赛中投出的投球相似的所有投球。我有一个函数可以正确地做到这一点，但它相当慢(可能是因为它不断地调整resampled_pitches的大小)：
def get_pitches_from_templates(template_pitches, all_pitches
浏览 1提问于2015-03-07得票数 0
2回答
我注意到在我的代码中，pandas在我的数据集中合并了错误的对应行，当我在pandas中计算的列上使用merge时:这是我的代码： df['rate'] = df['Nt_Rt'] - df['srvs_fee']
df = pd.merge(df, df1, on='rate', how='left') df数据集如下所示： Nt_Rt srvs_fee rate
0.0275 0.0025 0.025
0.0325 0.0025
浏览 32提问于2021-08-16得票数 0
3回答
u'가' u'나'
0
1
...
A B
0
1
...
上面有两只熊猫，分别叫“左”和“右”。我试着像下面的代码一样合并。
result = pandas.merge(left, right, how='left', left_on=[u'가'], right_on=['A'])
但不幸的是，出现了错误。熊猫合并left(right)_on=key功能似乎无法识别unicode列名。
File "?.py", line ?, in
浏览 3提问于2015-07-21得票数 3
回答已采纳
1回答
我有两个文件，其中有3个公共列-日期，KeywordId，AdGroupId。我想基于这些列合并这两个文件，以便对于第一个文件中具有特定日期、关键字if、adgroupid的每一行，如果第二个文件中存在具有相同日期、关键字if、adgroupid的相应行，则附加第二个文件中存在的其余值，如果不是，则在其余列中附加null或-。 第一个文件(这里是df1)有59,000,000行。第二个文件大约有10,000,000行。我使用了下面的代码 import pandas as pd
df1 = pd.read_csv(r"C:\Users\Rakshit Lal\Desktop\QVC
浏览 18提问于2020-07-27得票数 2
回答已采纳
我正在尝试将几个文件从csv导入到单个DataFrame中，并在尝试添加第三个DataFrame时得到以下错误。
AssertionError: cannot create BlockManager._ref_locs because block [ObjectBlock: [CompletionDate, Categories, DateEntered_x, <lots more columns here>...], dtype=object)] does not have _ref_locs set
守则是：
project = pandas.read_csv(read_csv
浏览 9提问于2013-08-11得票数 1
回答已采纳
很难用一种清晰准确的方式来表达这个问题，所以希望下面的内容能帮助我更好地理解我的问题。 我有两个pandas数据帧，在这个例子中简化了，它们是： df1 =
'CENSUS_ID'
60014001001
60014002001
df2 =
'GEO_ID' 'MED_INCOME'
60014001001 177417
60014002001 166313
60014002002 132400
60014003001 161964 我想在df1中添加一个名为'MED_INCOME‘的列，方法是在df2中
浏览 17提问于2019-01-22得票数 1
回答已采纳
1回答
有一个数据框架。在检查下列条件后，我想添加'e‘列。
如果'c‘的组件位于'a’列，'d‘的组件位于同一行的'b’列，则e的组件为OK “”
import pandas as pd
import numpy as np
A = {'a':[0,2,1,4], 'b':[4,5,1,7],'c':['1','2','3','6'], 'd':['1','4','2','9&#
浏览 0提问于2021-06-24得票数 0
我有可能很大的数据帧，大约有10列和1e6行，具有不同的维度。假设行在两个数据帧中都是唯一的。由于这些数据帧不能加载到内存中，我如何找到一个数据帧中存在于另一个数据帧中的所有行？我目前只处理较小的数据帧，但我很快就会弄清楚这一点。 我非常喜欢使用pandas，但我愿意使用不同的包(xarray?)如果有显著的好处。如果您推荐一个不同的包，请提供一些代码来进行比较。 下面是我如何与内存中适合的pandas数据帧进行比较： import pandas as pd
def row_intersection(df1, df2):
noNA = df2.fillna(0)
retur
浏览 23提问于2021-09-02得票数 0
回答已采纳
1回答
我想在python中使用for循环合并csv文件中的一些数据帧。但是结果是空的。为什么会这样呢？这是我的代码。
result = pandas.DataFrame(columns = ['col_A', 'col_B'])
for i in range(0, 5):
#col_A is integer for numbering, col_B is float in range 0 to 1
temp = pandas.DataFrame([[0, 0.5132443], [1, 0.12436421], [2, 0.12341162]], co
浏览 1提问于2017-05-27得票数 0
2回答
我希望合并多个数据格式，但只有在键匹配和日期范围在df1中的“df1”日期范围的90天之内的情况下。我希望保留df1中的所有行，并且只合并来自df2、df3等的额外行，只要它们与键匹配并在日期范围内。
注意:首先合并dfs，然后考虑日期范围条件对我不起作用。我首先使用了这种方法，但是合并成功的条件很多，但是由于日期范围超出了限制，所以脚本删除了行。我需要以某种方式保留df1中的所有行。
-这个问题是相似的，但它似乎合并，然后应用这些条件。我认为更好的方法是应用条件，然后在满足条件的情况下合并。不过，我愿意听取你的建议。
DataFrames：
a = {'Key': [100
浏览 12提问于2017-12-16得票数 2
回答已采纳
1回答
我有这两份资料：
DF1=
Inflow
0 9810998109
1 5591255912
2 7394273942
3 7866678666
4 1820118202
5 9812198109
6 9810998101
7 4304043040
8 9810998121
DF2=
Inflow mi_to_zcta5
0 3371433756 11.469054
1 1790118201 24.882142
我想做一个操作，在这个操作中，我可以根据“流入”列合并这两个数据格式。有点像尝试用近似匹配重新创建VLookUp Excel函数(如
浏览 0提问于2018-10-10得票数 0
回答已采纳
3回答
我有一只熊猫DataFrame df：
import pandas as pd
# Create a Pandas dataframe from some data.
df = pd.DataFrame({'Var1': ['d', 'a --> b', 'e', 'c --> d'],
'Var2': ['a', 'e', 'a --> b', 'd'],
浏览 3提问于2021-03-19得票数 0
回答已采纳
我正在用Python/Pandas开发一个脚本来比较两个数据格式的内容。
这两个数据文件都包含固定列表中列的任何组合，例如：
"Case Name", "MAC", "Machine Name", "OS", "Exec Time", "RSS"
某些列的组合被用作唯一的键，但其中一些列可能有时缺少。另外，两个数据文件都包含(和遗漏)相同的列(以避免额外的复杂性)。
因此，如果我从另一个dataframe获得一个密钥，那么我想从一个dataframe中检索一个行(我确定该键匹配每个dataframe
浏览 3提问于2021-10-29得票数 1
回答已采纳
2回答
所以，我有大约4,000个CSV文件，我需要把它们都加入到外部。每个文件都有两列(一个字符串和一个浮点)和10,000,000,000行之间，我希望通过第一列(即string变量)加入。
我试过numpy.lib.recfunctions.join_by，但速度慢得令人痛苦。我切换到了pandas.merge，这个速度要快得多，但考虑到我所拥有的表的数量(和大小)，它还是太慢了。这看起来确实是内存密集型的--当被合并的文件有数十万行时，机器就无法使用了(我主要使用的是MacBook Pro，2.4GHz，4GB)。
所以现在我在寻找替代方案--还有其他可能的解决方案吗？Python还有哪些外部
浏览 4提问于2013-10-18得票数 7
回答已采纳
期望:当我对给定的数据进行分区时，行将大致均匀地分布到每个分区中。然后，当我将数据写入csv时，得到的n个csv(在本例中是10)的长度类似于相同的长度。
现实:当我运行下面的代码时，我发现所有行都在export_results-0.csv中，其余的9个csvs是空的，而不是一些均匀的行分布。
问:我是否需要设置其他配置，以确保行分布在所有分区之间？
from dask.distributed import Client
import dask.dataframe as dd
import pandas as pd
client = Client('tcp://10.0.0.60:8
浏览 1提问于2017-06-16得票数 5
回答已采纳
1回答
我有两个数据，我想比较熊猫，一个太大，不适合记忆，另一个更小，适合记忆。
dfSmall:
cat1 cat2
foo bar
foo tiger
foo spam
bar spam
(5000 rows)
dfLarge:
cat1 cat2 cat3
foo dog green
foo tiger blue
foo snake green
foo bird pink
bar dog orange
...
(>1 million rows)
我使用过dask.dat
浏览 0提问于2018-04-30得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在尝试计算以下内容：
当有
df1 (字幕字符速度(char_speed)的数据帧，从start_time开始，以end_time结束)：
char_speed start_time end_time
0 34 3 15
1 19 15 21
2 9 21 28
...
和
df2 (包含用户监听日志的数据帧，从start_time开始，到end_time结束，其中包含用户在该时间间隔内监听的speed )：
start_time
浏览 1提问于2019-02-24得票数 0
我正在合并熊猫中的两个数据集，并希望加快这个过程，所以我在用于合并的列中对这两个数据集进行了排序。(以前，这些列根本没有排序。)排序没有造成明显的速度差异，两者都花了大约8秒。
如果我手动合并两堆纸，比如说，它们的页码，我会首先按页码对它们进行排序。否则，我将不得不做很多来回翻转之间的堆栈。
我写了一个测试来比较这两个过程。它按随机顺序生成两个帧，每个帧有一百万行。然后，它将生成第一列上已排序的另外两个列。然后，它合并前两个，最后，合并后两个。
数据生成过程太慢了，以至于我没有时间尝试更多的行--但是合并仍然是在零感知的时间内进行的，即使没有排序。
import pandas as pd
im
浏览 0提问于2018-03-20得票数 6
我试图在两个不同的excel工作簿中获取数据，每个工作簿只有一个工作表，并将它们连接或合并在一起。第一个是包含约282,000行数据的工作表，我正在通过一个公共列将包含大约13,000行数据的第二个表合并到其中。这是一对多的加入。我目前的代码可以工作，但是运行大约需要2.5个小时，我觉得应该有一个方法来提高它的效率。下面是我的代码：
import pandas
df1 = pandas.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pandas.read_excel('file2.xlsx')
final_file = pandas.merg
浏览 0提问于2018-08-09得票数 2
2回答
我正在尝试使用pd.merge合并两个数据帧。如果两个dataframe中都存在公司名称，我想从dataframe 2添加'Phone‘列。每次运行代码时，我都会得到KeyError='Company‘，即使这是我要合并的列名。
我尝试过的东西：
pd.merge(northstar,julie['Phone'], on='Company')
northstar.merge(julie['Phone'], on 'Company')
pd.merge('Company','Title'
浏览 0提问于2019-07-30得票数 0
2回答
我正在尝试用不同变量的pandas重新构建时间序列(当前第一次包含NaN步长的列)。因为在这里不容易查看打印出来的代码，所以我附加了一张图片。
目标是在同一行中对齐不同变量的时间序列，而不是目前单独的时间序列。
有谁可以帮助你实现这个目标吗？
浏览 0提问于2018-06-09得票数 1
我使用merge(..., how='left')合并两个数据格式，因为我只想保留与“左”数据格式匹配的条目。问题是合并操作似乎删除了我最左边的dataframe的索引，如下所示：
import pandas
df1 = pandas.DataFrame([{"id": 1,
"name": "bob"},
{"id": 10,
"name": "
浏览 4提问于2013-03-27得票数 9
我正在尝试合并看起来像这样的两个数据框：https://i.imgur.com/ZCPzx7V.png 我应该写些什么来合并这两者呢？ 我经历过这种情况，但仍然收到错误： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.merge.html https://www.datacamp.com/community/tutorials/joining-dataframes-pandas
浏览 17提问于2020-03-24得票数 0
我有下面的表格。 value category
0 2 A
1 20 B
2 4 A
3 40 B 我想添加一个mean列，其中包含每个类别的值的平均值。 value category mean
0 2 A 3.0
1 20 B 30.0
2 4 A 3.0
3 40 B 30.0 我可以像这样在熊猫身上做这些。 p = pd.DataFrame({"value":
浏览 15提问于2019-10-18得票数 0
回答已采纳
我有一个数据帧，其中的列名是元组。这样做的原因是，数据帧是基于复杂的Excel电子表格，其中列标题由不同大小的合并单元格组成，因此在MultiIndex中，几乎每一列都有一个或多个级别的nan条目，这使得选择和写入数据变得困难。我在过去多次使用相同的解决方案，没有出现问题，例如，MultiIndex头('SCN', nan, nan, nan, nan)将被转换为元组('SCN',)，然后我们将MultiIndex更改为正常的元组索引。然而，由于奇怪的KeyErrors和TypeErrors，这一次我似乎不能对数据帧做太多事情：
test.columns
Out
浏览 3提问于2021-02-24得票数 1
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
实时音视频
对象存储
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
