如何将两个dataframe中的两列合并为新dataframe（pandas）的一列？

Question

我想将pandas dataframe的两个不同列的值合并到新dataframe的一列中。在

pandas df1 =         

        hapX
  pos   0.0
1 721   0.2
2 735   0.5
3 739   1.0


pandas df2 =       

        hapY
  pos   0.1
1 721   0.0
2 735   0.6
3 739   1.5

我想生成一个新的数据帧，比如：

^{pr2}$

有预期输出：

        hapX|Y
  pos   0.0|0.1
1 721   0.2|0.0
2 735   0.5|0.6
3 739   1.0|1.5

但是，这是输出一堆NaN

        hapX    hapY
  pos   NaN      NaN
1 721   NaN      NaN
2 735   NaN      NaN
3 739   NaN      NaN

值是浮动的问题（我不这么认为）。我的方法有什么问题？在

另外，如果一个数据框中的列值与另一个数据框中的hapX1 hapX1 hapX3相似，是否有一种方法可以自动执行该过程？

谢谢

Answer 1

您可以合并两个数据帧，然后合并hapX和hapY。 假设你的第一个列名是no

df_joined = df1.merge(df2, on = 'no')
df_joined['hapX|Y'] = (df_joined['hapX'].astype(str))+'|'+(df_joined['hapY'].astype(str))
df_joined.drop(['hapX', 'hapY'], axis = 1)

这给了你

^{pr2}$

Answer 2

我认为最简单的方法是按dict重命名列，它可以由dict comprehension，最后一个^{}创建：

print (df1) 
     hapX1  hapX2  hapX3  hapX4
pos                            
23     1.0    0.0    1.0    1.0
24     1.0    1.0    1.5    1.0
28     1.0    0.0    0.5    0.0

print (df2)
     hapY1  hapY2  hapY3  hapY4
pos                            
23     0.0    1.0    0.5    0.0
24     1.0    1.0    1.5    1.0
28     0.0    1.0    1.0    1.0

d = {'hapY' + str(x):'hapX' + str(x) for x in range(1,5)}
print (d)
{'hapY1': 'hapX1', 'hapY3': 'hapX3', 'hapY2': 'hapX2', 'hapY4': 'hapX4'}

df_joined = df1.astype(str).add('|').add(df2.rename(columns=d).astype(str)).add_suffix('|Y')
print (df_joined) 

     hapX1|Y  hapX2|Y  hapX3|Y  hapX4|Y
pos                                    
23   1.0|0.0  0.0|1.0  1.0|0.5  1.0|0.0
24   1.0|1.0  1.0|1.0  1.5|1.5  1.0|1.0
28   1.0|0.0  0.0|1.0  0.5|1.0  0.0|1.0

Answer 3

加上前面的答案，对于N个数据帧的一般情况

假设您有多个数据帧，如下所示：

dfs = [pd.DataFrame({'hapY'+str(j): [random.random() for i in range(10)]}) for j in range(5)]

就这样

^{pr2}$

然后

>>> map( lambda m: '|'.join(m) , zip(*[ dfs[j]['hapY'+str(j)].astype(str)  for j in range(5)]))
['0.0845464936138|0.193336164837|0.551717121013|0.113566029656|0.479590342798',
 '0.275851474238|0.694161791339|0.151607726092|0.615367668451|0.498997567849',
 '0.116891472119|0.258406028668|0.315137581816|0.819992354178|0.864412473301',
 '0.729581942312|0.614902776003|0.443986436146|0.227782256619|0.0149481683863',
 '0.745583477173|0.441456815889|0.428691631831|0.307480112319|0.136790112739',
 '0.981337451224|0.0117895017035|0.415140979617|0.650957722911|0.968082350568',
 '0.725618728314|0.0546057041356|0.715910454674|0.0828229441557|0.220878025678',
 '0.704047455894|0.303403129266|0.0499082759635|0.49727194707|0.251623048104',
 '0.453595354131|0.146042134766|0.346665276655|0.911092176243|0.291405609407',
 '0.140523603089|0.117930249858|0.902071673051|0.0804933425857|0.876006332635']

你可以把它放到一个数据帧中。在