Pandas库拼接。pd.concat拼接有问题请试试pd.merge

最新推荐文章于 2024-07-21 03:53:17 发布
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#pandas

当遇到索引不一致导致的DataFrame拼接错误时，可以利用Pandas的`merge`方法进行解决。例如，通过设置`on='ID'`和`how='left'`参数，将`feature`和`target`两个DataFrame以ID列作为共同键，执行左外连接拼接，确保所有`feature`的数据都被包含在结果中，从而避免异常。

 总是容易出现索引不同，拼接异常的情况。

试试pd的merge方法

 

df = pd.merge(feature, target, on='ID', how='left')

 表示将feature和target以ID为索引，用左外连接的方式拼接。

 

 结果就没问题啦！

Pandas-pd.concat函数知识点总结
Python进阶专栏《爬虫实战进阶》，《Pyppeteer从入门到精通》原创作者
06-20 1278
本文是该专栏的第33篇，后面会持续分享python数据分析的干货知识，记得关注。在处理数据分析的需求时，或多或少会需要你将多个数据合并，而数据合并在数据分析的项目中是非常常见的。对于数据合并，需求不一样，合并数据的方式也会不一样。有常见的拼接合并，也有类似于数据库连接的join合并。而本文，笔者将详细介绍pandas的concat函数合并数据的知识点。接下来，跟着笔者直接往下看正文详细介绍。
Bug小能手系列(python)_14: pd.concat得到的矩阵错误
走在深度学习前沿的小宋
01-11 1566
今天在运行`pd.concat` (pd指的是`pandas`库)，需要将两个DataFrame数据（数据分别为5*4的矩阵）进行列合并时，突然发现得到的矩阵是10*8的，而不是我想要的`5*8`的！！！虽然是个小问题，但是感觉网上给出的内容一直没把这个问题介绍清楚，这里就专门写一篇文章帮助大家理解这个问题。
使用concat拼接异常
m0_58624728的博客
11-12 1239
具体错误如下： 问题出在，索引不是同一列。 data = pd.read_excel("train_Lg.xlsx", index_col=0) target = pd.read_excel("train_Lgc.xlsx",index_col=0) model_data = pd.concat([Y_train, X_train], axis=1) 更改后： data = pd.read_excel("train_Lg.xlsx") target = pd.read_exce..
不同的pd.DataFrame按照列拼接
weixin_42588672的博客
01-07 213
我们可以使用pd.concat()函数来按照列拼接两个或多个pd.DataFrame。 例如： import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'], 'C': ['C0...
python pd 列拼接
weixin_40958622的博客
07-21 133
python相关学习资料：https://edu.51cto.com/video/1158.htmlhttps://edu.51cto.com/video/4645.htmlhttps://edu.51cto.com/video/3502.htmlPython中使用Pandas进行列拼接 作为一名经验丰富的开发者，我...
pd.concat操作
zilongxuan008的博客
05-25 707
import numpy as np import pandas as pd s1 = pd.Series(['a', 'b']) s2 = pd.Series(['c', 'd']) # 对series的操作，ignore_index=True是重新排索引 pd.concat([s1, s2], ignore_index=True) 结果 0 a 1 b 2 c 3 d dtype: object df1 = pd.DataFrame([['a', 1], ['b',
【Pandas总结】第七节 Pandas 合并数据集_pd.concat()
weixin_47139649的博客
09-17 7865
concat 函数在通常情况下都只用于上下堆叠合并，所以其实我们只要知道上下堆叠合并，这一种使用方法就完全OK啦~ 以上为个人理解，如有错误，还请不吝赐教，多多指导~~
pd.merge pd.join pd.concat 三者的对比
最新发布
10-22
在 pandas 库中，`pd.merge`、`pd.join` 和 `pd.concat` 都是用于数据合并的函数，但它们在功能和使用方式上存在一些区别。 ### 输入对象 - **pd.merge**：接受两个或多个 `DataFrame` 作为输入，并根据键进行合并 ...
发现一个pandas种concat和merge的区别
人太健忘了，需要有个地方记录
04-01 461
pandas中，concat和merge都可以用来拼接数据，但是这两个方法有什么区别呢，常规的区别今天暂且不提，主要分享一个我近期发现的区别，主要是针对两个df有重名的列的情况，先看concat。可以看到，merge会对同名的列进行重命名，而且不论是第一个df，还是第二个df，名字都会被改变，而且规则是，左边的df名字会被加_x,右边的df会加_y。可以看到，当两个df有同名的列的时候，concat不会做任何处理，之前是什么名字，拼接后还是什么名字，再看merge。
pd.concat与pd.merge
06-02
pandas中的pd.concat和pd.merge都是用于合并数据的函数，但是它们的作用略有不同。 pd.concat函数用于沿着一个轴将多个对象堆叠在一起，可以水平或垂直连接。其中，水平连接会将多个DataFrame对象按列方向拼接，而...
pandas的拼接问题
m0_37712157的博客
09-26 307
目录 1、pd.concat 2、pd.merge 1、pd.concat predict = pd.concat([df_id, predict], axis=1, ignore_index=True) concat当axis=1时是横着拼接，默认是纵向拼接的。 2、pd.merge pd.merge(A, B, how='outer', left_on=a, right...
pd.concat数据拼接
帅帅de三叔
11-11 3726
从本文你将学到如何利用pandas模块下的concat函数进行数据拼接
数据的拼接pd.concat
youth06050的博客
07-27 1481
pd.concat(objs, axis=0, join=‘outer’, join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False) 主要参数说明： objs：需要拼接的对象。 axis：默认为0，按行拼接；如果设成1，则是按照列进行拼接。 join：拼接的方式，默...
pd.concat
a894638925的博客
09-22 1272
pd.concat list   join 连接方式 inner outer  join_axis认为制定连接方式 df1.index   ignore_index 是否忽略/更新索引
pandas拼接与合并
m0_46926492的博客
04-21 2674
方法pd.concatpd.appendpd.concat,pd.append函数类似，只是多了一些参数：axis=0keysjoin=‘outer’/‘inner’:表示的是级联方式outer会将所有的项进行级联(忽略匹配不匹配)，inner只会将匹配的项级联，不匹配的项不级联（忽略匹配或不匹配），而Inner只会将匹配的项级联到一起，不匹配的不级联ignore_index=False根据相同的列索引合并。
concat合并的一个问题及解决办法pandas DataFrame
lzlxlzy的博客
04-26 657
concat合并DataFrame时，如果相同信息与加后缀信息，会出现合并重复，不能得到目标信息的情况
python数据处理-pandas-拼接
weixin_42914706的博客
04-01 7791
{‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’}, 默认‘left’，即按照左边df的index（若声明了on，则按照对应的列）；cancat是真正的"连接‘’，它把a,b两个表完全拼接在一起，默认拼接形式是并集，我们可以通过修改参数来修改拼接模式，以及拼接方向，也可以重述索引；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’)；内联’inner’，只拼接另一轴相同的label；
python如何输入多行数据合并_python-加入/合并数据框并保留行顺序
weixin_39628343的博客
11-24 285
我在python和pandas中工作.假设我有以下两个数据帧df_1和df_2(INPUT)：# df1A B C0 2 8 61 5 2 52 3 4 93 5 1 1# df2A B C0 2 7 NaN1 5 1 NaN2 3 3 NaN3 5 0 NaN我想对其进行处理以加入/合...
pd.concat axis=1出现valueError报错，行数一样合并列
Better to Run than Curse the Road
09-15 756
原因：index不同。用df.index发现，两个dataframe一个是RangeIndex, 另一个是int64。 解决方法： # 1. 将int64的index重新设置成rangeindex df1.reset_index(inplace=True) df1.index # 2. ignore index df = pd.concat([df1, df2],ignore_index=True) print(df.index) ...
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