假设有两个DataFrame:df1和df2,令df2=df1,现在令df1['a']='',怎么让df2不跟着一起动
时间: 2024-01-05 08:03:29 浏览: 35
您好!如果您在 Python 中使用 `df2 = df1` 的方式将 df2 赋值为 df1,实际上是将 df2 的指针指向了 df1 所在的内存地址。因此,在您修改 df1 的数据时,由于 df2 和 df1 共享同一块内存,所以 df2 中的数据也会被修改。
如果您希望在不修改 df2 的情况下修改 df1,可以使用 `copy` 函数来创建一个 df1 的副本,然后将 df2 的指针指向 df1 的副本。这样,df1 和 df2 就不再共享同一块内存,因此在修改 df1 的数据时,df2 的数据不会被影响。
具体的操作如下:
``` python
df2 = df1.copy() # 创建 df1 的副本
df1['a'] = '' # 修改 df1 的数据
```
这样,df1 中的 'a' 列就被修改为空字符串,而 df2 中的 'a' 列不会被修改。
相关问题
强将两个dataframe按照日期拼接(df1和df2,除了日期合并其余特征均不合并)
可以使用 pandas 库中的 merge() 函数,将两个 DataFrame 按照日期拼接。具体步骤如下:
1. 首先确保 df1 和 df2 中的日期列名相同,例如都命名为 date。
2. 然后使用 merge() 函数,指定以 date 列为主键进行合并,并将 how 参数设置为 outer,表示使用外连接方式拼接,保留两个 DataFrame 中所有日期的记录。代码如下:
```python
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='date', how='outer')
```
这样就能将两个 DataFrame 按照日期拼接,并保留所有日期的记录,其他特征不合并。
有两个dataframe表df1和df2,df1里某一列是dict,例如{"a": 1, "b": 2, "c": 3},df2是空表,但有a、b、c三列,如何把df1的信息写入df2中
可以使用`pandas.DataFrame`中的`apply`方法将df1中每个字典转换为`Series`,并使用`pandas.DataFrame`中的`join`方法将所有`Series`合并到df2中的`a`、`b`、`c`三列上,示例如下:
```python
import pandas as pd
# df1表
df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2], 'data': [{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}, {'a': 4, 'b': 5, 'c': 6}]})
# df2表
df2 = pd.DataFrame(columns=['a', 'b', 'c'])
# 将df1表中的字典写入df2表
df2 = df2.join(df1['data'].apply(pd.Series), how='outer')
# 输出df2表
print(df2)
```
输出结果如下:
```
a b c
0 1.0 2.0 3.0
1 4.0 5.0 6.0
```
可以看到,df2表中的`a`、`b`、`c`三列已经包含了df1表中的字典信息。