df = pd.concat([df1, df2], axis=1)

时间: 2023-10-25 20:06:49 浏览: 137
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详解pandas数据合并与重塑（pd.concat篇）

这行代码将两个DataFrame对象`df1`和`df2`按列方向（即水平方向）进行拼接，生成一个新的DataFrame对象`df`。拼接时，要求两个DataFrame对象的行数必须相同，否则会抛出异常。在这里，我们将`df1`和`df2`按列方向进行拼接，将它们合并成一个新的DataFrame对象，以便后续的数据处理和分析。
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Pandas数据合并一：concat

当设置axis=0时，pd.concat([df1, df2, df3])将把它们按照行进行堆叠，形成一个新的DataFrame res1，其中包含了所有原始DataFrame的所有行。如果设置axis=1，则会在每一行的基础上增加新的列，对于缺失的数据...
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pandas dataframe的合并实现（append, merge, concat）

>>> df1 = pd.DataFrame(np.ones((4, 4))*1, columns=list('DCBA'), index=list('4321')) >>> df2 = pd.DataFrame(np.ones((4, 4))*2, columns=list('FEDC'), index=list('6543')) >>> df3 = pd.DataFrame(np.ones(...

df1 = data.query('fraud == 1') df2 = data.query('fraud == 0').sample(len(df1)) data = pd.concat([df1,df2],axis=0).reset_index(drop=True)

这段代码的作用是将原始数据集按照欺诈标记fraud进行分组，得到欺诈数据集df1和非欺诈数据集df2。然后从非欺诈数据集df2中随机抽取与欺诈数据集df1相同数量的样本，得到新的非欺诈数据集df2。最后将欺诈数据集df1...

这段代码的含义是什么？df1 = df[df["Label"] == "Benign"][:380943] df2 = df[df["Label"] == "Malicious"][:380943] df = pd.concat([df1,df2], axis =0)

这段代码的含义是将一个名为df的数据框按照“Label”列中的值分成两个数据...最后，使用pd.concat函数将两个数据框按照行方向（axis=0）合并。这个操作可以用于对数据进行平衡处理，以便更好地训练机器学习模型。

优化这段代码df3 = pd.concat([df1,df2],axis=1) col = df3.columns.append('预测值')

df3 = pd.concat([df1, df2], axis=1) df3['预测值'] = None col = df3.columns 这样就可以将“预测值”列添加到 DataFrame 中，并将列名列表赋值给变量 col。注意，此时 col 中不包含新添加的“预测值”列。...

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport pandas as pdurl = 'https://www.gk100.com/read_16892539.htm'header = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/15.5 Safari/605.1.15"}r = requests.get(url, headers=header)r.encoding = r.apparent_encodingsoup = BeautifulSoup(r.text, features="lxml")w1 = soup.find_all("td")result = w1df = pd.DataFrame(result)df1 = df[2:]for index in df1: d1 = df1[df1.index%2==0] d2 = df1[df1.index%2!=0] d1 = d1.reset_index(drop=True) d2 = d2.reset_index(drop=True) df2 = pd.concat([d1,d2], axis=1)# 排序，按照第二列的元素进行降序排列df2 = df2.sort_values(by='人数/万', ascending=False)title = ['省份', '人数/万']df2.columns = titleprint(df2)将这个程序中人数/万的这列转化成数字

df2['人数/万'] = df2['人数/万'].apply(lambda x: float(x.replace(',', ''))) 这将使用lambda函数将每个值中的逗号删除并将其转换为浮点数类型。然后将修改后的结果存储回原始DataFrame中的“人数/万”列。

# 读入sheet1和sheet2df1 = pd.read_excel('数据表.xlsx', sheet_name='Sheet1')df2 = pd.read_excel('数据表.xlsx', sheet_name='Sheet2')# 纵向合并df_vertical = pd.concat([df1, df2], axis=0)# 读入sheet3df3 = pd.read_excel('数据表.xlsx', sheet_name='Sheet3')# 横向合并df_horizontal = pd.concat([df1, df3], axis=1)# 计算不同级别员工的营业额总和df_sum = df_horizontal.groupby('级别')['营业额'].sum().reset_index()# 输出计算结果print(df_vertical)print(df_horizontal)print(df_sum)为啥输入完代码，运行不出来，出来超市营业额2.xlsx找不到

1. 文件名是否正确：你的代码中提到的文件名是"数据表.xlsx"，但是错误信息中提到的文件名是"超市营业额2.xlsx"。请确认使用的文件名是否正确。 2. 文件路径是否正确：请确认文件路径是否正确，即文件所在的文件夹...

import requests url='https://www.gk100.com/read_16892539.htm' header={"User-Agent" : " Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/15.5 Safari/605.1.15"} r=requests.get(url) r.encoding=r.apparent_encoding from bs4 import BeautifulSoup r.text soup = BeautifulSoup(r.text,features="lxml") w1=soup.find_all("td") import pandas as pd result=w1 df=pd.DataFrame(result) df1=df[2:] for index in df1: d1=df1[df1.index%2==0] d2=df1[df1.index%2!=0] d1=d1.reset_index(drop=True) d2=d2.reset_index(drop=True) df2=pd.concat([d1,d2],axis=1) title=['省份','人数/万',] df2.columns=title，这个程序怎么按照第二列的元素进行降序排列

df2 = pd.concat([d1,d2], axis=1) # 排序，按照第二列的元素进行降序排列 df2 = df2.sort_values(by='人数/万', ascending=False) title = ['省份', '人数/万'] df2.columns = title print(df2) 输出结果...

#按照营业额升序排序，代码如下： import pandas as pd df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx') df = df.sort_values(by='营业额', ascending=True) df = df.sort_values(by='日期', ascending=False) # 计算每个人的平均营业额，代码如下： import pandas as pd df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx') result = df.groupby(['姓名', '工号', '柜台']).mean()['营业额'] #计算每个柜台的平均营业额，代码如下： import pandas as pd df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx') result = df.groupby(['柜台']).mean()['营业额'] #将sheet1和sheet2完成纵向合并，将sheetl和 sheet3完成横向合并，并通过分组聚合计算不同级别员工的营业额总和，代码如下： import pandas as pd # 读取数据 df1 = pd.read_excel('sheet1.xlsx') df2 = pd.read_excel('sheet2.xlsx') df3 = pd.read_excel('sheet3.xlsx') # 纵向合并sheet1和sheet2 merged_vertical = pd.concat([df1, df2], axis=0) # 横向合并sheet1和sheet3 merged_horizontal = pd.merge(df1, df3, on='班级') # 分组聚合求和 sales_sum_by_level = merged_horizontal.groupby(['级别'])['营业额'].sum()这段代码运行不出来，会出现pymysql.err.OperationalError: (2003, "Can't connect to MySQL server on 'localhost' ([WinError 10061] 由于目标计算机积极拒绝，无法连接。)")

这个错误提示是数据库连接问题，可能是因为你的MySQL服务没有启动或者连接参数设置不正确。你可以先检查一下MySQL服务是否启动，如果没有启动则需要先启动服务。...如果还是无法解决问题，可以尝试重新安装MySQL或者...

result = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0, join='outer', ignore_index=True)

这行代码是使用 pandas 库中的 concat 函数将三个数据框 df1、df2 和 df3 沿着纵轴拼接起来，生成一个新的数据框 result。其中，参数 axis=0 表示沿着纵轴方向进行拼接，join='outer' 表示使用外连接方式，即保留...

# 读取第一个文件夹中的所有csv文件 folder1_path = "E:/baby/paper/flow" files1 = get_file_list(folder1_path) dfs1 = [] for file1 in files1: if file1.endswith(".csv"): file1_path = os.path.join(folder1_path, file1) df1 = pd.read_csv(file1_path, encoding='ascii', header=0, usecols=[1, 2, 3, 4]) df1.fillna(0, inplace=True) dfs1.append(df1) df_X = pd.concat(dfs1, ignore_index=True) # 将第一个文件夹中的所有数据合并为一个DataFrame # 读取第二个文件夹中的所有csv文件 folder2_path = "E:/baby/paper/rain" files2 = os.listdir(folder2_path) dfs2 = [] for file2 in files2: if file2.endswith(".csv"): file2_path = os.path.join(folder2_path, file2) df2 = pd.read_csv(file2_path, encoding='ISO-8859-1', header=0, usecols=[1]) df2.fillna(0, inplace=True) dfs2.append(df2) df_X["X5"] = pd.concat(dfs2, ignore_index=True) # 将第二个文件夹中的所有数据合并为一个DataFrame运行之后出现ValueError: Cannot set a DataFrame with multiple columns to the single column X5

df_X = pd.concat(dfs1, axis=1) # 将第一个文件夹中的所有数据合并为一个DataFrame df_Y = pd.concat(dfs2, axis=1) # 将第二个文件夹中的所有数据合并为一个DataFrame # 将两个DataFrame按列连接成一个新的...

import pandas as pd # 读入数据表 df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx') # 按照营业额进行升序排序，按照时间进行降序排序 df = df.sort_values(by=['营业额', '时间'], ascending=[True, False]) # 输出排序后的数据表 print(df) # 计算每个人的平均营业额 df_person = df.groupby(['姓名', '工号', '柜台'])['营业额'].mean().reset_index() # 格式化表格df_person = df_person[['姓名', '工号', '营业额', '柜台']] df_person.columns = ['姓名', '工号', '平均营业额', '柜台'] # 输出格式化后的数据表 print(df_person) # 计算每个柜台的平均营业额 df_counter = df.groupby('柜台')['营业额'].mean().reset_index() # 格式化表格 df_counter = df_counter[['柜台', '营业额']] df_counter.columns = ['柜台', '平均营业额'] # 输出格式化后的数据表 print(df_counter) # 读入sheet1和sheet2 df1 = pd.read_excel('数据表.xlsx', sheet_name='Sheet1') df2 = pd.read_excel('数据表.xlsx', sheet_name='Sheet2') # 纵向合并 df_vertical = pd.concat([df1, df2], axis=0) # 读入sheet3 df3 = pd.read_excel('数据表.xlsx', sheet_name='Sheet3') # 横向合并 df_horizontal = pd.concat([df1, df3], axis=1) # 计算不同级别员工的营业额总和 df_sum = df_horizontal.groupby('级别')['营业额'].sum().reset_index() # 输出计算结果 print(df_vertical) print(df_horizontal) print(df_sum)为啥代码运行不出来

1. 检查文件名和路径：请检查文件名和路径是否正确，确保文件存在，否则会出现文件找不到的错误。 2. 检查pandas是否安装：请检查你的环境是否正确安装了pandas库，若未安装可以使用pip install pandas进行安装。 ...

# 将数组转换为 DataFrame df2 = pd.DataFrame(ytest, columns=['C']) df1 = pd.DataFrame(test_predicted, columns=['C']) # 合并DataFrame result = pd.concat([df1, df2], axis=1) from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 创建图形 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 绘制预测值和真实值的空间曲面 ax.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], result['df1'], c='r', label='df1') ax.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], result['df2'], c='b', label='df2') # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Value') # 添加图例 ax.legend() # 显示图形 plt.show()

修改后的代码中，result['df1']和result['df2']被修改为result['C_x']和result['C_y']，以匹配DataFrame中的列名。同时，你需要确保X_reduced、result['C_x']和result['C_y']具有相同的长度。 请注意...

import pandas as pd # 读取两个csv文件 df1 = pd.read_csv("/Users/super_dj/Documents/数据/选择参考区域.fits/D_gl235_255gb-5_5-result.fits/dwarf_j_k_MH0_0.5.csv") df2 = pd.read_csv("/Users/super_dj/Documents/数据/选择参考区域.fits/D_gl235_255gb-5_5-result.fits/dwarf_bp_rp_MH0_0.5.csv") # 提取ra和dec列，并将它们合并为一个新的数据框 df3 = pd.concat([df1, df2], axis=0) # 找出所有ra和dec相同的数据 df4 = df3[df3.duplicated()] # 显示重复数据数量 print('重复数据的数量：', len(df4))

这段代码是用 Python 的 pandas 库读取...其中，pd.read_csv 函数用于读取 csv 文件，pd.concat 函数用于合并数据框，df3[df3.duplicated()] 用于找出重复数据。这段代码可以用于数据清洗和重复数据处理的任务。

检查一下代码:coding=utf-8 import pandas as pd import os from openpyxl import load_workbook 存放要合并数据的文件夹路径 path = "C:/Users/**/export/data/" result_file = "result.xlsx" def get_excels(): """获取当前文件夹下所有excel文件名""" xlsx_names = [x for x in os.listdir(path) if x.endswith(".xlsx")] return xlsx_names def get_sheets(first_excel_path): """获取指定excel文件的所有sheet名""" xl = pd.ExcelFile(first_excel_path) sheet_names = xl.sheet_names return sheet_names def merge_files(): # 获取所有excel文件名 excels = get_excels() # 获取第一个excel文件的路径 first_excel_path = os.path.join(path, excels[0]) # 获取第一个excel文件的所有sheet名 sheets = get_sheets(first_excel_path) # 以第一个excel文件为基础创建一个新的excel:result shutil.copyfile(first_excel_path, result_file) for sheet in sheets: print(sheet) # 读取当前结果文件当前sheet df1 = pd.read_excel(result_file, sheet_name=sheet) # 多个excel文件中读取同名sheet中的数据并合并 for excel in excels[1:]: each_excel_path = os.path.join(path, excel) xl = pd.ExcelFile(each_excel_path) df2 = xl.parse(sheet) df1 = pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True) # 将合并后的数据以追加的模式写入到新的excel的each_sheet中 writer = pd.ExcelWriter(result_file, engine='openpyxl') book = load_workbook(result_file) writer.book = book writer.sheets = dict((ws.title, ws) for ws in book.worksheets) df1.to_excel(writer, sheet_name=sheet, index=False, header=False) writer.save() if name == 'main': merge_files()

然后，遍历所有Excel文件（除第一个Excel文件外），使用pd.ExcelFile()方法读取同名Sheet中的数据，并使用pd.concat()方法将数据合并到当前Sheet的数据中。最后，使用pd.ExcelWriter()方法将合并后的数据以追加的...

for i in name_list: data=pd.read_csv(r"D:/批量处理文件/" + i,engine="python") print("{}读取完毕！".format(i)) data['子库代码'].fillna(0, inplace=True) data2 = data[(data["子库代码"] == '0') | (data["子库代码"] < 9999)] num = ['Y', 'N', ] data3 = data2[data2.是否超期标识.isin(num)] n = ['采供中心', '生产管理中心', ] data4 = data3[data3.采购二级部门.isin(n)] v = ['生产管理中心', ] data5 = data4[data4.采购二级部门.isin(v)] m = ['采购部', '采购价格管理部', '价格合约结算部'] data6 = data4[(data4['采购二级部门'] == '采供中心') & (data4['采购三级部门'].isin(m))] set_diff_df = pd.concat([data6, data5, ]) jgo = set_diff_df[set_diff_df['采购类别'].str.contains('生产材料')] df= pd.merge(jgo,da1[['采购类别','所属分会','分会小类','分会类型']],how = 'left',on = '采购类别') df1 = df.dropna(subset=['所属分会']) df2= df1.drop(df1[(df1['所属分会'] == '地弹簧&闭门器分会') &(df1['收货组织'] == 'KL门控事业部库存组织')].index) df3=df2[ ~ df2['订单行类型'].str.contains('需求采购')] df4= pd.merge(df3,db[['收货组织','收货组织简称',]],how = 'left',on = '收货组织') df5= pd.merge(df4,dc[['物料编码','物料类型',]],how = 'left',on = '物料编码') #df5=pd.concat([df4, dc], axis=0) df5['物料类型'].fillna("低频物料", inplace=True) df5["采购类别+事业部"]=df5['采购类别'] + df5['收货组织简称'] df6= pd.merge(df5,dd[['采购类别+事业部','紧急采购周期',]],how = 'left',on = '采购类别+事业部') df6["分会+供应商"]=df6['所属分会'] + df6['供应商代码'] df7= pd.merge(df6,de[['分会+供应商','主力供应商标识',]],how = 'left',on = '分会+供应商') print("{}--处理完毕！".format(i)) df7.to_csv(path_or_buf = r"D:\批量处理文件\{}".format(i), index=None, encoding='utf-8-sig') print("{}--保存完毕！".format(i)) print('-'*20) 代码那里有错误怎么改

1. 确认导入的库是否正确：你的代码中使用了很多Pandas库的函数，需要确认是否正确导入了这些库。例如，你可以在代码开头添加以下语句来导入Pandas库： python import pandas as pd 2. 检查文件路径是否...

def machine_study_forecast(df): df1=clean_date(df) middle_time = pd.to_datetime('2014-12-14') df1['date'] = pd.to_datetime(df1['date']) df2 = df1[df1['date'] > middle_time] df3 = df1[df1['date'] <= middle_time] df_train=pd.get_dummies(df3['behavior_type'],prefix='behavior_type') print(df_train) y=df_train.behavior_type_4.values y = y.reshape(-1, 1) x=df_train.drop(columns=['behavior_type_4']) x=pd.concat([df3,x],axis=1) x=x.drop(columns=['behavior_type']) print(x) print(y) x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=0) ann = Sequential() # 创建一个序贯ANN(Artifical Neural Network)模型 ann.add(Dense(units=8, input_dim=8, activation='relu')) # 添加输入层 ann.add(Dense(units=16, activation='relu')) # 添加隐层 ann.add(Dense(units=1, activation='sigmoid')) # 添加输出层 ann.summary() # 显示网络模型(这个语句不是必须的) # SVG(model_to_dot(ann, show_shapes=True).create(prog='dot', format='svg')) ann.compile(optimizer='adam', # 优化器 loss='binary_crossentropy', # 损失函数 metrics=['acc']) # 评估指标 history = ann.fit(x_train, y_train, # 指定训练集 epochs=30, # 指定训练的轮次 batch_size=64, # 指定数据批量 validation_data=(x_test, y_test)) # 指定验证集,这里为了简化模型，直接用测试集数据进行验证

这是一段Python代码，用于进行机器学习预测。其中的步骤包括数据清理、数据处理（如对日期进行转换）、对数据进行编码、制定输入和输出变量，并对数据进行训练和测试。最后用到了Keras深度学习框架中的Sequential类...

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例如，若代码为together = pd.concat([df1, df2])，则首先将"df1"的行或列与"df2"对应的行或列进行拼接。 对于按行方向的拼接，拼接后的数据框将包含两个数据框的所有行，并且列名保持不变。如果两个数据框存在...

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如何结合PID算法调整PWM信号来优化电机速度控制？请提供实现这一过程的步骤和代码示例。

为了优化电机的速度控制，结合PID算法调整PWM信号是一种常见且有效的方法。这里提供一个具体的实现步骤和代码示例，帮助你深入理解这一过程。 参考资源链接：[Motor Control using PWM and PID](https://wenku.csdn.net/doc/6412b78bbe7fbd1778d4aacb?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，确保你已经有了一个可以输出PWM波形的硬件接口，例如Arduino或者其他微控制器。接下来，你需要定义PID控制器的三个主要参数：比例（P）、积分（I）、微分（D），这些参数决定了控制器对误差的响应速度和方式。
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Vue.js开发利器：chrome-vue-devtools插件解析

资源摘要信息:"Vue.js Devtools 是一款专为Vue.js开发设计的浏览器扩展插件，可用于Chrome浏览器。这个插件是开发Vue.js应用时不可或缺的工具之一，它极大地提高了开发者的调试效率。Vue.js Devtools能够帮助开发者在Chrome浏览器中直接查看和操作Vue.js应用的组件树，观察组件的数据变化，以及检查路由和Vuex的状态。通过这种直观的调试方式，开发者可以更加深入地理解应用的行为，快速定位和解决问题。这个工具支持Vue.js的版本2和版本3，并且随着Vue.js的更新不断迭代，以适应新的特性和调试需求。" 知识点： 1. Vue.js Devtools定义： - Vue.js Devtools是用于调试Vue.js应用程序的浏览器扩展工具。 - 它是一个Chrome插件，但也存在其他浏览器（如Firefox）的版本。 2. 功能特性： - 组件树结构展示：Vue.js Devtools可以显示应用中所有的Vue组件，并以树状图的形式展现它们的层级和关系。 - 组件数据监控：开发者可以实时查看组件内的数据状态，包括prop、data、computed等。 - 事件监听：可以查看和触发组件上的事件。 - 路由调试：能够查看当前的路由状态，以及路由变化的历史记录。 - Vuex状态管理：如果使用Vuex进行状态管理，Vue.js Devtools可以帮助调试状态树，查看和修改state，以及跟踪mutations和actions。 3. 使用场景： - 在开发阶段进行调试，帮助开发者了解应用内部工作原理。 - 生产环境问题排查，通过复现问题时使用Vue.js Devtools快速定位问题所在。 - 教学和学习，作为学习Vue.js和理解组件驱动开发的辅助工具。 4. 安装和更新： - 通过Chrome网上应用店搜索并安装Vue.js Devtools。 - 插件会定期更新，以保持与Vue.js的兼容性和最新的特性支持。 5. 兼容性： - 通常支持主流的Vue.js版本，包括Vue.js 2.x和3.x。 - 适用于大多数现代浏览器。 6. 开发背景： - Vue.js Devtools由社区开发和维护，它不是Vue.js官方产品，但得到了广大Vue.js社区的认可和支持。 - 随着Vue.js版本的迭代，社区会不断优化和增加Vue.js Devtools的新功能，以满足开发者日益增长的调试需求。 7. 技术实现： - Vue.js Devtools利用浏览器提供的调试接口和Vue.js自身的调试能力，构建了一个用户友好的界面。 - 它通过Vue.js实例的$vm属性访问组件实例，从而读取和修改组件的数据和方法。 8. 社区支持： - 在使用过程中遇到问题可以参考社区论坛、GitHub仓库中的issue或文档。 - 社区活跃，经常会有新的开发者贡献代码或提供问题解决方案。 通过使用Vue.js Devtools，开发者可以更加高效地进行问题定位、性能优化和代码调试，是提升Vue.js应用开发和维护效率的强力工具。