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假设我有一组数据框
df1 是
ID C1
0 0 0.000000
1 1 0.538516
2 2 0.509902
3 3 0.648074
4 4 0.141421
df2 是
ID C1
0 0 0.538516
1 1 0.000000
2 2 0.300000
3 3 0.331662
4 4 0.608276
df3 是
ID C1
0 0 0.509902
1 1 0.300000
2 2 0.000000
3 3 0.244949
4 4 0.509902
然后我继续转置这三个数据框。
df1 = df1.T
df2 = df2.T
df3 = df3.T
现在数据框是:
df1 是
0 1 2 3 4
ID 0 1 2 3 4
C1 0 0.538516 0.509902 0.648074 0.141421
df2 是:
0 1 2 3 4
ID 0 1 2 3 4
C1 0.538516 0 0.3 0.331662 0.608276
df3 是:
0 1 2 3 4
ID 0 1 2 3 4
C1 0.509902 0.3 0 0.244949 0.509902
我能以某种方式组合所有数据框吗
0 1 2 3 4
0 0.538516 0.509902 0.648074 0.141421
0.538516 0 0.3 0.331662 0.608276
0.509902 0.3 0 0.244949 0.509902
然后单独对行进行排序,以便对结果数据框中的每一行进行排序?
例如,带有排序行的数据框将是
0 0.141421 0.509902 0.538516 0.648074
0 0.3 0.331662 0.538516 0.608276
0 0.244949 0.3 0.509902 0.509902
我在转置数据帧后遇到了 concat 问题。
感谢所有帮助
最佳答案
更新: 已排序数据集且未转置:
In [64]: pd.DataFrame([np.sort(x['C1'].values) for x in dfs], columns=d1.index)
Out[64]:
0 1 2 3 4
0 0.0 0.141421 0.509902 0.538516 0.648074
1 0.0 0.300000 0.331662 0.538516 0.608276
2 0.0 0.244949 0.300000 0.509902 0.509902
解释:
In [67]: d1
Out[67]:
ID C1
0 0 0.000000
1 1 0.538516
2 2 0.509902
3 3 0.648074
4 4 0.141421
In [68]: d1['C1'].values
Out[68]: array([ 0. , 0.538516, 0.509902, 0.648074, 0.141421])
In [69]: np.sort(d1['C1'].values)
Out[69]: array([ 0. , 0.141421, 0.509902, 0.538516, 0.648074])
In [70]: [np.sort(x['C1'].values) for x in dfs]
Out[70]:
[array([ 0. , 0.141421, 0.509902, 0.538516, 0.648074]),
array([ 0. , 0.3 , 0.331662, 0.538516, 0.608276]),
array([ 0. , 0.244949, 0.3 , 0.509902, 0.509902])]
现在我们可以从已排序的 NumPy 数组列表中创建一个 DataFrame,指定 d1.index
作为列:
In [71]: pd.DataFrame([np.sort(x['C1'].values) for x in dfs], columns=d1.index)
Out[71]:
0 1 2 3 4
0 0.0 0.141421 0.509902 0.538516 0.648074
1 0.0 0.300000 0.331662 0.538516 0.608276
2 0.0 0.244949 0.300000 0.509902 0.509902
关于python - 转置列 Pandas Dataframes 后合并列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/41925808/
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