使用索引或列标识符合并/连接Pandas DataFrame

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提问于 2025-04-18 13:03

我想用 'pandas.concat' 方法来合并两个数据框(DataFrame),但是我对 'pandas.concat' 的所有参数还不是很明白。我有两个数据框,它们的列中有相同的标识变量,但在某一列上有所不同。

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 = {'Treatment': ['C', 'C', 'C'], 'Biorep': ['A', 'A', 'A'], 'Techrep': [1, 1, 1], 'AAseq': ['ELVISLIVES', 'ELVISLIVES', 'ELVISLIVES'], 'inte':[1100.0, 1050.0, 1010.0]}
df_b = pd.DataFrame(dict_data)

df_a

        AAseq   Biorep  Techrep Treatment   mz
0    ELVISLIVES  A   1   C   500.0
1    ELVISLIVES  A   1   C   500.5
2    ELVISLIVES  A   1   C   501.0

df_b

    AAseq   Biorep  Techrep Treatment   int
0    ELVISLIVES  A   1   C   1100
1    ELVISLIVES  A   1   C   1050
2    ELVISLIVES  A   1   C   1010

我可以用以下方式添加这一列:

df_m = df_a.copy()
df_m['inte'] = df_b['inte']

     AAseq  Biorep  Techrep Treatment   inte
0    ELVISLIVES  A   1   C   1100
1    ELVISLIVES  A   1   C   1050
2    ELVISLIVES  A   1   C   1010

我的真实数据要复杂得多,我担心上面的方法可能会导致行中的值顺序错误(特别是因为我想在此之前使用 'pandas.melt')。

当我使用:

dfm = pd.concat([df_a, df_b])

     AAseq  Biorep  Techrep Treatment   inte    mz
0    ELVISLIVES  A   1   C   NaN     500.0
1    ELVISLIVES  A   1   C   NaN     500.5
2    ELVISLIVES  A   1   C   NaN     501.0
0    ELVISLIVES  A   1   C   1100    NaN
1    ELVISLIVES  A   1   C   1050    NaN
2    ELVISLIVES  A   1   C   1010    NaN

合并后的数据框按行扩展值,导致出现 NaN 值。

问题:我该如何使用 'concat' 来实现相同的结果(如上所示)?

谢谢你的支持!

1 个回答

1

使用

 print pd.concat((df_a, df_b['inte']), axis=1)

你可以得到

        AAseq Biorep  Techrep Treatment     mz  inte
0  ELVISLIVES      A        1         C  500.0  1100
1  ELVISLIVES      A        1         C  500.5  1050
2  ELVISLIVES      A        1         C  501.0  1010

这是不是你所期待的结果?


或者你可能有更复杂的数据,比如这个 - 看看Treatment列中的不同值

        AAseq Biorep  Techrep Treatment     mz
0  ELVISLIVES      A        1         A  500.0
1  ELVISLIVES      A        1         B  500.5
2  ELVISLIVES      A        1         C  501.0

        AAseq Biorep  Techrep Treatment  inte
0  ELVISLIVES      A        1         C  1100
1  ELVISLIVES      A        1         B  1050
2  ELVISLIVES      A        1         A  1010

你需要根据AAseq Biorep Techrep Treatment这几列的值来保持顺序,然后使用merge

import pandas as pd
dict_data = {
    'AAseq': ['ELVISLIVES', 'ELVISLIVES', 'ELVISLIVES'],
    'Biorep': ['A', 'A', 'A'],
    'Techrep': [1, 1, 1],
    'Treatment': ['A', 'B', 'C'],
    'mz':[500.0, 500.5, 501.0]
}
df_a = pd.DataFrame(dict_data)

dict_data = {
    'AAseq': ['ELVISLIVES', 'ELVISLIVES', 'ELVISLIVES'],
    'Biorep': ['A', 'A', 'A'],
    'Techrep': [1, 1, 1],
    'Treatment': ['C', 'B', 'A'],
    'inte':[1100.0, 1050.0, 1010.0]
}
df_b = pd.DataFrame(dict_data)

print pd.merge(left=df_a, right=df_b, on=['AAseq', 'Biorep', 'Techrep', 'Treatment'])

结果:

        AAseq Biorep  Techrep Treatment     mz  inte
0  ELVISLIVES      A        1         A  500.0  1010
1  ELVISLIVES      A        1         B  500.5  1050
2  ELVISLIVES      A        1         C  501.0  1100

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