在 pandas 中就地合并两个数据框
Outer merging two data frames in place in pandas
如何在 pandas 中就地合并两个数据框?
例如,假设我们有这两个数据框:
import pandas as pd
s1 = pd.DataFrame({
'time':[1234567000,1234567005,1234567009],
'X1':[96.32,96.01,96.05]
},columns=['time','X1']) # to keep columns order
s2 = pd.DataFrame({
'time':[1234567001,1234567005],
'X2':[23.88,23.96]
},columns=['time','X2']) # to keep columns order
它们可以与 pandas.DataFrame.merge (s3 = pd.merge(s1,s2,how='outer')
) or with pandas.merge (s3=s1.merge(s2,how='outer')
) 合并,但尚未到位。相反,我希望合并的数据框替换内存中的 s1。
由于 pandas.merge 中没有 inplace
参数,我认为您最多可以做的是:
s1 = pd.merge(s1,s2,how='outer')
除此之外,我认为没有什么可做的了。
希望对您有所帮助。
如何在 pandas 中就地合并两个数据框?
例如,假设我们有这两个数据框:
import pandas as pd
s1 = pd.DataFrame({
'time':[1234567000,1234567005,1234567009],
'X1':[96.32,96.01,96.05]
},columns=['time','X1']) # to keep columns order
s2 = pd.DataFrame({
'time':[1234567001,1234567005],
'X2':[23.88,23.96]
},columns=['time','X2']) # to keep columns order
它们可以与 pandas.DataFrame.merge (s3 = pd.merge(s1,s2,how='outer')
) or with pandas.merge (s3=s1.merge(s2,how='outer')
) 合并,但尚未到位。相反,我希望合并的数据框替换内存中的 s1。
由于 pandas.merge 中没有 inplace
参数,我认为您最多可以做的是:
s1 = pd.merge(s1,s2,how='outer')
除此之外,我认为没有什么可做的了。
希望对您有所帮助。