我有两个格式相同的pandas数据表,都是3行6列。a表1,2,3列有数据,4,5,6l列为nan。b表4,5,6列有数据,1,2,3列为nan。我现在想让第一个表的4,5,6列变为第二个表的4,5,6列,在不知道具体哪些列有数据的时候,该怎么拼接到一起?
时间: 2024-04-29 16:22:36 浏览: 6
您可以使用 pandas.concat() 函数将两个表按列拼接,然后使用 pandas.DataFrame.combine_first() 函数将空数据填充。具体操作如下:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据表
a = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [2, 3, 4], 'C': [3, 4, 5], 'D': [None]*3, 'E': [None]*3, 'F': [None]*3})
b = pd.DataFrame({'D': [3, 4, 5], 'E': [4, 5, 6], 'F': [5, 6, 7], 'A': [None]*3, 'B': [None]*3, 'C': [None]*3})
# 拼接两个表
c = pd.concat([a, b], axis=1)
# 将空数据填充
result = c.combine_first(b)
```
以上代码将 a 和 b 两个表按列拼接成一个表 c,然后使用 combine_first() 函数将空数据填充为 b 表里的数据,最终结果储存在 result 中。请注意,这里的操作假设了 a 和 b 两个表的列顺序是一致的。如果列顺序不一致,您需要先对两个表进行调整或者在拼接时指定列顺序。
相关问题
我有两个格式相同的pandas数据表,都是3行6列。a表1,2,3列有数据,b表4,5,6列有数据,该怎么拼接到一起?
你可以使用 pandas 的 concat 函数,具体代码可参考以下示例:
```python
import pandas as pd
a = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3],
'col2': [4, 5, 6],
'col3': [7, 8, 9]})
b = pd.DataFrame({'col4': [10, 11, 12],
'col5': [13, 14, 15],
'col6': [16, 17, 18]})
c = pd.concat([a, b], axis=1)
```
其中,参数 axis=1 表示按列拼接。拼接后的结果 c 为一个 3 行 12 列的数据表。
我有两个格式相同的pandas数据表,都是3行6列。a表1,2,3列有数据,4,5,6l列为nan。b表4,5,6列有数据,1,2,3列为nan。我现在想让第一个表的4,5,6列变为第二个表的4,5,6列,该怎么拼接到一起?
您可以使用 pandas 的 concat 函数来拼接两个数据表,代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据表
a = pd.DataFrame({
'col1': [1, 2, 3],
'col2': [4, 5, 6],
'col3': [7, 8, 9],
'col4': [None, None, None],
'col5': [None, None, None],
'col6': [None, None, None],
})
b = pd.DataFrame({
'col1': [None, None, None],
'col2': [None, None, None],
'col3': [None, None, None],
'col4': [10, 11, 12],
'col5': [13, 14, 15],
'col6': [16, 17, 18],
})
# 拼接两个数据表
c = pd.concat([a.iloc[:, :3], b.iloc[:, 3:]], axis=1)
print(c)
```
运行结果为:
```
col1 col2 col3 col4 col5 col6
0 1 4 7 10 13 16
1 2 5 8 11 14 17
2 3 6 9 12 15 18
```
这里使用了 iloc 函数获取数据表的前三列和后三列,然后使用 concat 函数将它们拼接起来。其中 axis=1 表示沿着列的方向拼接。