python - 使用 pd.concat(x,y) 时引起的有线移位

Question

我有一个数据集 x 和 y。 x 是适用于所有 y 数据的单列表。使用pd.concat([pd.Series(x),pd.DataFrame(y)], axis=1)，我希望达到以下目标:

x1   y1   ya
x2   y2   yb
x3   y3   yc
x4   y4   yd
x5   y5   ye
x6   y6   yf

• x 包含 x1,x2,x3,x4,x5,x6。
• y 包含 [y1,y2,y3,y4,y5,y6]、[ya,yb,yc,yd,ye,yf]。
• x 和 y 位于 pandas DataFrame 中。

运行 pd.concat([pd.Series(x),pd.DataFrame(y)], axis=1) 或 pd.concat([pd.DataFrame(x) ),pd.DataFrame(y)], axis=1) 结果如下

x1   Nan   Nan
x2   Nan   Nan
x3   y1   ya
x4   y2   yb
x5   y3   yc
x6   y4   yd
     y5   ye
     y6   yf

因此代码 y 值向 axis=0 方向移动了两个单元格。我在此数据框中有索引。我已经删除了索引。没有观察到差异。

只有当我连接 x 和 y 时才会观察到这种转变。

如何将 y 值向上移动 2 倍？

谢谢!

Answer 1

当 2 系列的索引未对齐时，就会发生这种情况。重置索引后尝试 (reset_index(drop=True))，以便系列或数据帧的索引对齐:

pd.concat([pd.Series(x).reset_index(drop=True),pd.DataFrame(y)
               .reset_index(drop=True)], axis=1)

或者:

pd.concat([pd.DataFrame(x).reset_index(drop=True),pd.DataFrame(y)
                              .reset_index(drop=True)],axis=1)

添加示例:

s1=pd.Series([1,2,3]) #normal indexed
s2=pd.Series([4,5,6],index=[2,3,4]) #index starts from 2

在axis=1上正常连接

pd.concat([s1,s2],axis=1)

<小时/>

     0    1
0  1.0  NaN
1  2.0  NaN
2  3.0  4.0
3  NaN  5.0
4  NaN  6.0

<小时/>

与reset_index()连接

pd.concat([s1.reset_index(drop=True),s2.reset_index(drop=True)],axis=1)

<小时/>

   0  1
0  1  4
1  2  5
2  3  6