在 pandas 中连接两个数据帧的行

Question

我需要一个接一个地连接两个具有相同行数 (nRow) 的数据帧 df_a 和 df_b，而不考虑键。此功能类似于R programming language中的cbind。每个数据框中的列数可能不同。

生成的数据帧将具有相同的行数 nRow 和列数，等于两个数据帧中列数的总和。换句话说，这是两个数据帧的盲柱状串联。

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 = {'Treatment1': ['C', 'C', 'C'], 'Biorep1': ['A', 'A', 'A'], 'Techrep1': [1, 1, 1], 'AAseq1': ['ELVISLIVES', 'ELVISLIVES', 'ELVISLIVES'], 'inte1':[1100.0, 1050.0, 1010.0]}
df_b = pd.DataFrame(dict_data)

Answer 1

调用 concat 并传递参数 axis=1 以按列连接：

In [5]:

pd.concat([df_a,df_b], axis=1)
Out[5]:
        AAseq Biorep  Techrep Treatment     mz      AAseq1 Biorep1  Techrep1  \
0  ELVISLIVES      A        1         C  500.0  ELVISLIVES       A         1   
1  ELVISLIVES      A        1         C  500.5  ELVISLIVES       A         1   
2  ELVISLIVES      A        1         C  501.0  ELVISLIVES       A         1   

  Treatment1  inte1  
0          C   1100  
1          C   1050  
2          C   1010

网上有merging, joining and concatenating各种方法的有用指南。

例如，由于没有冲突的列，您可以 merge 并使用索引，因为它们具有相同的行数：

In [6]:

df_a.merge(df_b, left_index=True, right_index=True)
Out[6]:
        AAseq Biorep  Techrep Treatment     mz      AAseq1 Biorep1  Techrep1  \
0  ELVISLIVES      A        1         C  500.0  ELVISLIVES       A         1   
1  ELVISLIVES      A        1         C  500.5  ELVISLIVES       A         1   
2  ELVISLIVES      A        1         C  501.0  ELVISLIVES       A         1   

  Treatment1  inte1  
0          C   1100  
1          C   1050  
2          C   1010

出于与上述相同的原因，一个简单的 join 也可以工作：

In [7]:

df_a.join(df_b)
Out[7]:
        AAseq Biorep  Techrep Treatment     mz      AAseq1 Biorep1  Techrep1  \
0  ELVISLIVES      A        1         C  500.0  ELVISLIVES       A         1   
1  ELVISLIVES      A        1         C  500.5  ELVISLIVES       A         1   
2  ELVISLIVES      A        1         C  501.0  ELVISLIVES       A         1   

  Treatment1  inte1  
0          C   1100  
1          C   1050  
2          C   1010

Answer 2

感谢@EdChum 我一直在努力解决同样的问题，尤其是当索引不匹配时。不幸的是，在 pandas 指南中遗漏了这种情况（例如，当您删除某些行时）

import pandas as pd
t=pd.DataFrame()
t['a']=[1,2,3,4]
t=t.loc[t['a']>1] #now index starts from 1

u=pd.DataFrame()
u['b']=[1,2,3] #index starts from 0

#option 1
#keep index of t
u.index = t.index 

#option 2
#index of t starts from 0
t.reset_index(drop=True, inplace=True)

#now concat will keep number of rows 
r=pd.concat([t,u], axis=1)

在 pandas 中连接两个数据帧的行

Concatenate rows of two dataframes in pandas

python

dataframe

pandas