熊貓菲納與多列

Question

我使用pandas.concat將多個Dataframe連接在一起，並希望用其他幾列的value填充NaN值。

要獲取下表，我做了： z = pandas.concat([df1, df2, df3], axis=0, join='outer')

串聯表

    C_header1    C_header2   C_header3   Column1    Column2    Column3
0   Item1        NaN         NaN         Values     Values     Values
1   Item2        NaN         NaN         Values     Values     Values
2   Item3        NaN         NaN         Values     Values     Values
3   Item4        NaN         NaN         Values     Values     Values
4   Item5        NaN         NaN         Values     Values     Values
5   NaN          Item6       NaN         Values     Values     Values
6   NaN          Item7       NaN         Values     Values     Values
7   NaN          Item8       NaN         Values     Values     Values
8   NaN          NaN         Item9       Values     Values     Values
9   NaN          NaN         Item10      Values     Values     Values

當前，我正在運行以下代碼來將C_header1, C_header2, C_header3放在一起

z['C_header1'].fillna(z['C_header2'], inplace=True)
z['C_header1'].fillna(z['C_header3'], inplace=True)
z.drop(['C_header2', 'C_header3'], inplace=True)

要得到

    C_header1    Column1    Column2    Column3
0   Item1        Values     Values     Values
1   Item2        Values     Values     Values
2   Item3        Values     Values     Values
3   Item4        Values     Values     Values
4   Item5        Values     Values     Values
5   Item6        Values     Values     Values
6   Item7        Values     Values     Values
7   Item8        Values     Values     Values
8   Item9        Values     Values     Values
9   Item10       Values     Values     Values

有沒有更Python的方式來做到這一點？ 感覺就像我錯過了什么

Answer 1

如果確保df1 ， df2和df3具有相同的列，則可以根據需要完成串聯。

在這種情況下，您可以執行以下操作：

df2.columns = df1.columns
df3.columns = df1.columns

# at this point concat will give you the desired result
pandas.concat(rename_columns(df1, df2, df3))

注意一般來說，最好使用pandas.DataFrame.rename重命名列。