python - 为什么转置不能让我用 df.loc ["Y"] 行连接数据帧

Question

我有 2 个数据框:

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                   'B': [4, 5, 6]},
                  index=['X', 'Y', 'Z'])

和

df1 = pd.DataFrame({'M': [10, 20, 30],
                   'N': [40, 50, 60]},
                  index=['S', 'T', 'U'])

我想在 df1 中附加一行 df 数据框。

我使用以下代码提取行:

row = df.loc['Y']

当我打印这个时，我得到:

A    2
B    5
Name: Y, dtype: int64

A 和 B 是键值或列标题名称。所以我把它换成

row_25 = row.transpose()

我打印 row_25 并得到:

A    2
B    5
Name: Y, dtype: int64

这与行相同，因此似乎没有发生转置

然后我添加此代码以将行添加到 df1:

result = pd.concat([df1, row_25], axis=0, ignore_index=False)
print(result)

当我打印 df1 时，我得到:

      M     N    0
S  10.0  40.0  NaN
T  20.0  50.0  NaN
U  30.0  60.0  NaN
A   NaN   NaN  2.0
B   NaN   NaN  5.0

我希望 A 和 B 是列标题(键值)，行名称 (Y) 是行索引。

我做错了什么？

Answer 1

尝试

pd.concat([df1, df.loc[['Y']])

它产生:

    M       N       A      B
S   10.0    40.0    NaN    NaN
T   20.0    50.0    NaN    NaN
U   30.0    60.0    NaN    NaN
Y   NaN     NaN     2.0    5.0

不确定这是否是您想要的。

要从结果中排除列名称“M”和“N”，您可以预先重命名列:

>>> df1.columns = ['A', 'B']
>>> pd.concat([df1, df.loc[['Y']])

    A   B
S  10  40
T  20  50
U  30  60
Y   2   5

你需要双方括号的原因是单方括号返回一个一维系列，不能转置。双括号返回一个 2D DataFrame(通常双括号用于引用多个列，如 df1.loc[['X', 'Y']]；它在NumPy)。

如果您对双括号过敏，请使用

pd.concat([df1.rename(columns={'M': 'A', 'N': 'B'}), 
           df.filter('Y', axis=0)])

最后，如果你真的想转置一些东西，你可以将系列转换为帧并转置它:

>>> df.loc['Y'].to_frame().T

   A  B
Y  2  5