Python Pandas使用索引或列标识符连接/合并DataFrame

Question

我想使用'pandas.concat'方法合并两个DataFrame，但是我不完全理解所有'pandas.concat'参数。 我有两个DataFrame，在各列中具有相同的标识变量，但在同一列中有所不同。

import pandas as pd
dict_data = {'Treatment': ['C', 'C', 'C'], 'Biorep': ['A', 'A', 'A'], 'Techrep': [1, 1, 1], 'AAseq': ['ELVISLIVES', 'ELVISLIVES', 'ELVISLIVES'], 'mz':[500.0, 500.5, 501.0]}
df_a = pd.DataFrame(dict_data)
dict_data = {'Treatment': ['C', 'C', 'C'], 'Biorep': ['A', 'A', 'A'], 'Techrep': [1, 1, 1], 'AAseq': ['ELVISLIVES', 'ELVISLIVES', 'ELVISLIVES'], 'inte':[1100.0, 1050.0, 1010.0]}
df_b = pd.DataFrame(dict_data)

DF_A

        AAseq   Biorep  Techrep Treatment   mz
0    ELVISLIVES  A   1   C   500.0
1    ELVISLIVES  A   1   C   500.5
2    ELVISLIVES  A   1   C   501.0

DF_B

    AAseq   Biorep  Techrep Treatment   int
0    ELVISLIVES  A   1   C   1100
1    ELVISLIVES  A   1   C   1050
2    ELVISLIVES  A   1   C   1010

我可以通过以下方式添加列：

df_m = df_a.copy()
df_m['inte'] = df_b['inte']

     AAseq  Biorep  Techrep Treatment   inte
0    ELVISLIVES  A   1   C   1100
1    ELVISLIVES  A   1   C   1050
2    ELVISLIVES  A   1   C   1010

我的真实数据看起来要复杂得多，而且我担心上述方法可能导致行中值的顺序错误（特别是因为我想事先使用“ pandas.melt”）。

使用时：

dfm = pd.concat([df_a, df_b])

     AAseq  Biorep  Techrep Treatment   inte    mz
0    ELVISLIVES  A   1   C   NaN     500.0
1    ELVISLIVES  A   1   C   NaN     500.5
2    ELVISLIVES  A   1   C   NaN     501.0
0    ELVISLIVES  A   1   C   1100    NaN
1    ELVISLIVES  A   1   C   1050    NaN
2    ELVISLIVES  A   1   C   1010    NaN

串联的DataFrame将值逐行扩展到NaN val。

问题 ：如何使用“ concat”获得相同的结果（如上所示）？

谢谢您的支持！

Answer 1

运用

 print pd.concat((df_a, df_b['inte']), axis=1)

你可以得到

        AAseq Biorep  Techrep Treatment     mz  inte
0  ELVISLIVES      A        1         C  500.0  1100
1  ELVISLIVES      A        1         C  500.5  1050
2  ELVISLIVES      A        1         C  501.0  1010

这是您所期望的吗？

---

或者，也许您有像这样更复杂的数据-在“ Treatment列中查看不同的值

        AAseq Biorep  Techrep Treatment     mz
0  ELVISLIVES      A        1         A  500.0
1  ELVISLIVES      A        1         B  500.5
2  ELVISLIVES      A        1         C  501.0

        AAseq Biorep  Techrep Treatment  inte
0  ELVISLIVES      A        1         C  1100
1  ELVISLIVES      A        1         B  1050
2  ELVISLIVES      A        1         A  1010

并且您需要使用AAseq Biorep Techrep Treatment列中的值来保持顺序，然后使用merge

import pandas as pd
dict_data = {
    'AAseq': ['ELVISLIVES', 'ELVISLIVES', 'ELVISLIVES'],
    'Biorep': ['A', 'A', 'A'],
    'Techrep': [1, 1, 1],
    'Treatment': ['A', 'B', 'C'],
    'mz':[500.0, 500.5, 501.0]
}
df_a = pd.DataFrame(dict_data)

dict_data = {
    'AAseq': ['ELVISLIVES', 'ELVISLIVES', 'ELVISLIVES'],
    'Biorep': ['A', 'A', 'A'],
    'Techrep': [1, 1, 1],
    'Treatment': ['C', 'B', 'A'],
    'inte':[1100.0, 1050.0, 1010.0]
}
df_b = pd.DataFrame(dict_data)

print pd.merge(left=df_a, right=df_b, on=['AAseq', 'Biorep', 'Techrep', 'Treatment'])

结果：

        AAseq Biorep  Techrep Treatment     mz  inte
0  ELVISLIVES      A        1         A  500.0  1010
1  ELVISLIVES      A        1         B  500.5  1050
2  ELVISLIVES      A        1         C  501.0  1100