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<分区>
我有这两个数据框:
left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
'key': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1']},
index = [9,10,11,12])
right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1'],
'key': ['K0', 'K1']})
当我运行 pd.merge(left, right, on='key')我得到一个带有新索引的新数据框:
A B key C
0 A0 B0 K0 C0
1 A2 B2 K0 C0
2 A1 B1 K1 C1
3 A3 B3 K1 C1
我想得到的是这个
A B key C
9 A0 B0 K0 C0
11 A2 B2 K0 C0
10 A1 B1 K1 C1
12 A3 B3 K1 C1
我可以通过 pd.merge(left, right, on='key', right_index = True) 得到它但我觉得这与其说是巧合，不如说是巧合。
编辑
所以解决方案是这样的:
left.merge(right.set_index("key"), left_on="key", right_index = True)
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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,
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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
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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！