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我有以下数据框 df1
value
0 0.164560
1 0.000000
2 0.350000
3 0.700000
...
3778 0.350000
3779 0.000000
3780 0.137500
3781 0.253333
和另一个数据帧 df2
0 1
2669 1.744478e-05 2.323815e-05
5417 2.274561e-06 5.808474e-04
6102 2.220705e-06 1.605110e-04
4033 2.018643e-04 2.867235e-05
4877 4.549740e-07 6.233500e-04
...
4470 2.761791e-06 6.504309e-05
5071 1.261781e-06 8.010408e-05
3635 4.810822e-05 3.325764e-05
5378 1.133819e-04 4.934986e-05
通过连接两个数据帧,我希望通过从 df2 中删除列 0 和 1,将 df2 中的索引成为连接数据帧中的 id 列。所以所需的输出看起来像
id value
2669 0.164560
5417 0.000000
6102 0.350000
4033 0.700000
...
4470 0.350000
5071 0.000000
3635 0.137500
5378 0.253333
我试过了
df3 = pd.concat([df2, df1], ignore_index=True)
使用 pd.concat 连接的数据帧的输出
value 0 1
0 0.164560 NaN NaN
1 0.000000 NaN NaN
2 0.350000 NaN NaN
3 0.700000 NaN NaN
....
7382 NaN 4.165176e-05 2.615312e-05
7383 NaN 2.357132e-05 5.779454e-05
7384 NaN 1.761602e-06 7.960426e-05
7385 NaN 9.162049e-11 1.627316e-04
最佳答案
如果两个 DataFrame 的长度相同,则仅将一个索引分配给新列:
df1['id'] = df2.index
print (df1)
或者:
df1 = df1.assign(id = df2.index)
print (df1)
关于python - 如何使用 pandas 中的索引连接两个数据框?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/54479068/
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!