附加两个具有相同列、不同顺序的数据框

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【中文标题】附加两个具有相同列、不同顺序的数据框【英文标题】:Appending two dataframes with same columns, different order 【发布时间】:2014-02-21 11:56:45 【问题描述】:

我有两个 pandas 数据框。

noclickDF = DataFrame([[0, 123, 321], [0, 1543, 432]],
                      columns=['click', 'id', 'location'])
clickDF = DataFrame([[1, 123, 421], [1, 1543, 436]],
                      columns=['click', 'location','id'])

我只是想加入这样最终的 DF 看起来像:

click  |  id   |   location
0         123        321
0         1543       432
1         421        123
1         436       1543

如您所见,两个原始 DF 的列名相同,但顺序不同。列中也没有连接。

【问题讨论】:

【参考方案1】:

你也可以使用pd.concat:

In [36]: pd.concat([noclickDF, clickDF], ignore_index=True)
Out[36]: 
   click    id  location
0      0   123       321
1      0  1543       432
2      1   421       123
3      1   436      1543

在后台,DataFrame.append 调用 pd.concatDataFrame.append 具有处理各种类型输入的代码,例如系列、元组、列表和字典。如果你给它传递一个DataFrame,它会直接传递给pd.concat,所以使用pd.concat会更直接一些。

【讨论】:

很好的描述性答案。投票并建议添加ignore_index【参考方案2】:

对于未来的用户(有时>pandas 0.23.0):

您可能还需要添加 sort=True 以在非串联轴尚未对齐时对其进行排序(即保留 OP 所需的串联行为)。我使用上面提供的代码并收到警告,请参阅Python Pandas User Warning。下面的代码有效,不会引发警告。

In [36]: pd.concat([noclickDF, clickDF], ignore_index=True, sort=True)
Out[36]: 
   click    id  location
0      0   123       321
1      0  1543       432
2      1   421       123
3      1   436      1543

【讨论】:

【参考方案3】:

您可以为此使用附加

 df = noclickDF.append(clickDF)
 print df 

    click    id  location
 0      0   123       321  
 1      0  1543       432
 0      1   421       123
 1      1   436      1543

如果需要,您可以通过

重置索引
df.reset_index(drop=True)
print df
   click    id  location
0      0   123       321
1      0  1543       432
2      1   421       123
3      1   436      1543

【讨论】:

以上是关于附加两个具有相同列、不同顺序的数据框的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

将火花数据框附加到具有不同列顺序的配置单元表

【R】行或列数目不同的两个数据框如何用rbind/cbind合并?

使用 pandas 连接两个数据框中的不同列(并附加相似的列)

Python Pandas - 具有不同列的 Concat 数据框忽略列名

Pandas 合并具有不同列的两个数据框

当它们具有不同的列集时,按行组合两个数据帧(rbind)