Python Pandas Concat 具有不同列和相同行的數據幀列表

Question

我在列表中的 Pandas 中有兩個或更多數據框

A Value1
1 ABC
2 HYT
3 IUF

A Value2
1 IJT
2 GFH
3 QER

使用時

df = pd.concat(dfs, axis = 0)

而寫入CSV后，最終輸出是這樣的

A Value1 Value2
1 ABC
1        IJT
2 HYT
2        GFH
3 IUF
3        QER

但我希望它是這樣的

A Value1 Value2
1 ABC    IJT
2 HYT    GFH
3 IUF    QER

有人可以指出我正確的方向嗎？

Answer 1

兩個問題：

1. 在axis 0上連接（應該是axis 1 ）。
2. 有兩個“A”列的副本。 您可以在df2挑出'Value2' 。

所以：

df1, df2 = dfs
pd.concat((df1, df2['Value2']), axis=1)

返回

   A Value1 Value2
0  1    ABC    IJT
1  2    HYT    GFH
2  3    IUF    QER

Answer 2

您可以使用pandas.merge或pandas.concat獲得所需的結果

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], 
"Value1": ['ABC', 'HYT', 'IUF']})

df2 = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], 
"Value2": ['IJT', 'GFH', 'QER']})

df_merge= pd.merge(df1, df2, how='left', on=["A"])

df_concat = pd.concat([df1, df2['Value2']], axis = 1)

print(df_merge)
print(df_concat)

pandas.merge預期輸出：

   A Value1 Value2
0  1    ABC    IJT
1  2    HYT    GFH
2  3    IUF    QER

pandas.concat預期輸出：

   A Value1 Value2
0  1    ABC    IJT
1  2    HYT    GFH
2  3    IUF    QER

Answer 3

這是一種方法。 這種方法的好處是它適用於任意lst ，前提是每個數據幀都有列“A”。

lst = [df1, df2]

df = pd.concat([i.set_index('A') for i in lst], axis=1).reset_index()

#    A Value1 Value2
# 0  1    ABC    IJT
# 1  2    HYT    GFH
# 2  3    IUF    QER