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我有两个数据框如下:
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(5,2),columns=['A','C'])
df3 = pd.DataFrame(np.random.randn(5,2),columns=['B','D'])
我希望以交替方式获取列,以便得到以下结果:
df4 = pd.DataFrame()
for i in range(len(df2.columns)):
df4[df2.columns[i]]=df2[df2.columns[i]]
df4[df3.columns[i]]=df3[df3.columns[i]]
df4
A B C D
0 1.056889 0.494769 0.588765 0.846133
1 1.536102 2.015574 -1.279769 -0.378024
2 -0.097357 -0.886320 0.713624 -1.055808
3 -0.269585 -0.512070 0.755534 0.855884
4 -2.691672 -0.597245 1.023647 0.278428
我认为我对这个解决方案的效率真的很低。执行此操作的更多 pythonic/pandic 方法是什么?
附注在我的特定情况下,列名不是 A、B、C、D,也没有按字母顺序排列。只是知道我想合并哪两个数据框。
最佳答案
如果你需要更动态的东西,首先压缩两个 DataFrame 的两个列名称,然后将其扁平化:
df5 = pd.concat([df2, df3], axis=1)
print (df5)
A C B D
0 0.874226 -0.764478 1.022128 -1.209092
1 1.411708 -0.395135 -0.223004 0.124689
2 1.515223 -2.184020 0.316079 -0.137779
3 -0.554961 -0.149091 0.179390 -1.109159
4 0.666985 1.879810 0.406585 0.208084
#http://stackoverflow.com/a/10636583/2901002
print (list(sum(zip(df2.columns, df3.columns), ())))
['A', 'B', 'C', 'D']
print (df5[list(sum(zip(df2.columns, df3.columns), ()))])
A B C D
0 0.874226 1.022128 -0.764478 -1.209092
1 1.411708 -0.223004 -0.395135 0.124689
2 1.515223 0.316079 -2.184020 -0.137779
3 -0.554961 0.179390 -0.149091 -1.109159
4 0.666985 0.406585 1.879810 0.208084
关于python - Pandas 连接交替列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/38582356/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!