Pandas的奇怪行为

Question

我只是好奇这里发生了什么。我有13个数据帧，看起来像这样：

df1型：

time   val
00:00  1
00:01  2
00:02  5
00:03  8

df2型：

time   val
00:04  5
00:05  12
00:06  4

df3公司：

time   val
00:07  8
00:08  24
00:09  3

等等。正如您所看到的，每个数据帧都会在另一个数据帧停止的地方继续运行，这意味着为了简单起见，理想情况下我希望它们出现在一个数据帧中。请注意，我使用的示例要比实际的小得多。但是，在使用以下各项时：

df = pd.concat([pd.read_csv(i, usecols=[0,1,2]) for i in sample_files])

这13个数据帧是通过列表理解产生的，我得到了一个非常奇怪的结果。就好像我在pd.concat()函数中设置了axis=1。如果我试图引用一列，就说val

df['val']

熊猫返回的东西是这样的：

0    1
1    2
     ...
2    5
3    8
Name: val, Length: 4, dtype: float64

在这个输出中，它没有指定其他11 val列发生了什么。如果我引用一个索引，如下所示：

df['val'][0]

它返回：

0    1
0    5
0    8
Name: val, dtype: float64

它是每列的第一个索引。我不确定为什么pandas的行为是这样的，因为我可以想象它只是将具有相似标题名的列连接在一起，但显然不是这样。你知道吗

如果有时间能解释这一点那就太好了。你知道吗

Answer 1

我相信你的问题是，你不是重置索引后串联，但在选择数据之前。你知道吗

尝试：

df = pd.concat([pd.read_csv(i, usecols=[0,1,2]) for i in sample_files])
df = df.reset_index(Drop=True)
df['val'][0]