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我有数据框(df1):
DP1 DP2 DP3 DP4 DP5 DP6 DP7 DP8 DP9 DP10
OP1 3.359070 1.748457 1.488064 1.072251 1.209890 1.070304 1.060037 1.073360 1.018044 NaN
OP2 2.978232 1.879798 1.243196 1.187115 1.106631 1.153122 1.061442 1.058955 NaN NaN
OP3 4.187777 1.723949 1.293835 1.187355 1.092288 1.086494 1.047356 NaN NaN NaN
OP4 3.957950 1.496112 1.458111 1.222045 1.013905 1.123005 NaN NaN NaN NaN
OP5 3.609144 1.755843 1.295679 1.058462 1.002556 NaN NaN NaN NaN NaN
OP6 3.835973 2.056845 1.575320 1.092493 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
OP7 3.408095 1.865307 1.653651 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
OP8 4.590085 1.870876 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
OP9 4.690647 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
Weighted Avg 3.827345 1.798862 1.431810 1.144936 1.078714 1.110358 1.055943 1.065052 1.018044 1.0
CDF 15.477815 4.044008 2.248093 1.570105 1.371348 1.271280 1.144927 1.084270 1.018044 1.0
第二个数据框(df2):
Paid
OP1 3901463.0
OP2 5339085.0
OP3 4909315.0
OP4 4588268.0
OP5 3873311.0
OP6 3691712.0
OP7 3483130.0
OP8 2864498.0
OP9 1363294.0
OP10 344014.0
我想将 df1(CDF) 的最后一行作为逆序列添加到 df2。
我想要这样的输出:
Paid CDF
3901463 1.00
5339085 1.01
4909315 1.08
4588268 1.14
3873311 1.27
3691712 1.37
3483130 1.57
2864498 2.24
1363294 4.04
344014 15.47
最佳答案
一个简单的方法是:
df2['CDF'] = df.loc['CDF'].values[::-1]
df2 = df2.assign(CDF=df.loc['CDF'].values[::-1])
同时打印:
Paid CDF
index
OP1 3901463 1
OP2 5339085 1.018044
OP3 4909315 1.084270
OP4 4588268 1.144927
OP5 3873311 1.271280
OP6 3691712 1.371348
OP7 3483130 1.570105
OP8 2864498 2.248093
OP9 1363294 4.044008
OP10 344014 15.477815
关于python - 如何将一个数据框的行添加到另一个数据框的列?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/66987199/
我是一名优秀的程序员,十分优秀!