[英]Python pandas: multiply 2 columns of 2 dataframes with different datetime index
[英]Python: Pandas: Save Index of DataFrames in textfile as columns
我有一个DataFrames df_list的列表。 我想编写一个制表符分隔的文本文件:第一行是列表的索引。 然后,每一列都是DataFrame索引中的值。 index.values的长度不同。
0 1 2 3
i i i i
n n n .
d d . .
e . . .
x . .
. .
v
a
l
u
e
s
我试过了:
arrays = []
for i in range(len(df_list)):
arrays.append(df_list[i].index.values)
np.savetxt('clusters.txt', np.transpose(arrays))
但是我得到了: TypeError: Mismatch between array dtype ('object') and format specifier ('%.18e')
当我使用(piRSquared的答案)时:
df_master = pd.DataFrame({i: df.index.to_series() for i, df in enumerate(df_list)})
sorted_cols = df_master.notnull().sum().sort_values()[::-1].index
df_master[sorted_cols].to_csv('clusters.txt', sep='\t', index=None, float_format='%0.0f')
我得到例如:
7 21
D0EX67
E1MTY0
P00350
P00363
P00370
P00452
P00490
有办法摆脱空的细胞吗?
df_list = [pd.DataFrame(range(i)) for i in range(10, 15)]
df_master = pd.DataFrame({i: df.index.to_series() for i, df in enumerate(df_list)})
sorted_cols = df_master.notnull().sum().sort_values()[::-1].index
print df_master[sorted_cols].to_csv(sep='\t', index=None, float_format='%0.0f')
要保存到文件:
df_master.to_csv('mytextfile.txt', sep='\t')
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