与熊猫合并后设置索引?
Posted
技术标签:
【中文标题】与熊猫合并后设置索引?【英文标题】:Setting the index after merging with pandas? 【发布时间】:2020-04-05 04:45:00 【问题描述】:执行以下合并
import pandas as pd
s = pd.Series(range(5, 10), index=range(10, 15), name='score')
df = pd.DataFrame('id': (11, 13), 'value': ('a', 'b'))
pd.merge(s, df, 'left', left_index=True, right_on='id')
这个数据框的结果:
score id value
NaN 5 10 NaN
0.0 6 11 a
NaN 7 12 NaN
1.0 8 13 b
NaN 9 14 NaN
为什么即使我指定了左合并和left_index=True
,Pandas 仍将右侧数据帧中的索引而不是左侧系列中的索引作为结果的索引? documentation 说
left:仅使用左帧中的键
我对它的解释与我实际得到的结果不同。我期望的是以下数据框。
score id value
10 5 10 NaN
11 6 11 a
12 7 12 NaN
13 8 13 b
14 9 14 NaN
我正在使用 Python 3.7.5 和 Pandas 0.25.3。
【问题讨论】:
【参考方案1】:由于我不需要 id
列和索引中的重复信息,因此我结合了 cs95 和 oppressionslayer 的答案,并执行了以下操作:
pd.merge(s, df, 'left', left_index=True, right_on='id').set_index('id')
这会导致这个数据框:
score value
id
10 5 NaN
11 6 a
12 7 NaN
13 8 b
14 9 NaN
由于这与我最初要求的不同,我将 cs95 的答案作为接受的答案,但我认为这个用例也需要记录在案。
【讨论】:
【参考方案2】:你可以用 reset_index 做到这一点:
df = pd.merge(s,df, 'left', left_index=True, right_on='id').reset_index(drop=True).set_index('id').rename_axis(index=None)
df.insert(1, 'id', df.index)
score id value
10 5 10 NaN
11 6 11 a
12 7 12 NaN
13 8 13 b
14 9 14 NaN
【讨论】:
感谢您的回答,但索引并不总是等于 range(len(s))。我应该更清楚这一点。请参阅我的问题的编辑。 我已更新以进行更改,因此答案是正确的【参考方案3】:发生了什么:
-
输出索引是索引/列合并键
[0, 1]
的交集。
缺失的键被替换为 NaN
NaN 导致索引类型向上转换为 float
要设置索引,只需分配给它:
s2 = pd.merge(s, df, how='left', left_index=True, right_on='id')
s2.index = s.index
score id value
10 5 10 NaN
11 6 11 a
12 7 12 NaN
13 8 13 b
14 9 14 NaN
你也可以在s
上合并(只是因为我不喜欢直接调用pd.merge
):
(s.to_frame()
.merge(df, how='left', left_index=True, right_on='id')
.set_axis(s.index, axis=0, inplace=False))
score id value
10 5 10 NaN
11 6 11 a
12 7 12 NaN
13 8 13 b
14 9 14 NaN
【讨论】:
感谢您的回答,但它并不真正适合我的用例。我想保留系列中的索引,它并不总是等于 range(len(s))。我编辑了我的问题以澄清这一点。 @Hendrikto 刚才应该这么说,你可以在合并后设置索引;查看我的编辑。以上是关于与熊猫合并后设置索引?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章