三个表纵向拼接,用pandas
时间: 2023-07-12 18:32:38 浏览: 157
可以使用 pandas 的 concat 函数来实现三个表的纵向拼接。
假设三个表分别为 df1、df2、df3,它们的列名相同,可以使用如下代码实现拼接:
```
import pandas as pd
result = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0, ignore_index=True)
```
其中,concat 函数的参数如下:
- [df1, df2, df3]:需要拼接的数据表列表,用 [] 包含起来。
- axis=0:表示在纵向方向进行拼接。
- ignore_index=True:表示合并后的表重新生成索引。
这样就可以将三个表纵向拼接成一个表 result,其中所有列名相同,所有行记录会按顺序依次排列。
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使用pandas忽略行列索引,纵向拼接多个dataframe
您好!谢谢您的问题。为了纵向拼接多个DataFrame并忽略行列索引,您可以使用`concat()`函数,并指定`ignore_index=True`参数。这样,它将忽略行列索引并创建新的0到n-1的行索引,其中n是拼接后的行数。以下是一个示例代码:
```
import pandas as pd
# 创建三个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})
df3 = pd.DataFrame({'A': [13, 14, 15], 'B': [16, 17, 18]})
# 纵向拼接DataFrame
result = pd.concat([df1, df2, df3], ignore_index=True)
print(result)
```
运行结果如下:
```
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
3 7 10
4 8 11
5 9 12
6 13 16
7 14 17
8 15 18
```
希望这可以帮助您!如果您有任何其他问题,请随时问我。
基于pytorch,帮我编写一个生成时序数据的GAN模型,噪声Z为正态分布的噪声,真实数据X为xlsx文件里的271行96列的时序数据,条件值C为xlsx文件里的1行96列的时序数据,将噪声Z和条件C纵向拼接为ZC张量输入到生成器输出为虚假样本X1,并将真实样本X和条件C纵向拼接为XC张量且虚假样本X1和条件C纵向拼接为X1C张量,并将XC张量和X1C张量作为判别器的输入判断其真假,并帮我每行都标上注释
好的,根据您的要求,下面是一个基于PyTorch实现的生成时序数据的GAN模型:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import pandas as pd
# 定义生成器
class Generator(nn.Module):
def __init__(self, input_size, output_size):
super(Generator, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_size, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 256)
self.fc3 = nn.Linear(256, 512)
self.fc4 = nn.Linear(512, output_size)
self.relu = nn.ReLU()
def forward(self, z, c):
# 将噪声Z和条件C纵向拼接为ZC张量
x = torch.cat([z, c], dim=1)
x = self.relu(self.fc1(x))
x = self.relu(self.fc2(x))
x = self.relu(self.fc3(x))
# 生成虚假样本X1
x1 = self.fc4(x)
return x1
# 定义判别器
class Discriminator(nn.Module):
def __init__(self, input_size, cond_size):
super(Discriminator, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_size + cond_size, 512)
self.fc2 = nn.Linear(512, 256)
self.fc3 = nn.Linear(256, 1)
self.relu = nn.ReLU()
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
def forward(self, x, c):
# 将真实样本X和条件C纵向拼接为XC张量
xc = torch.cat([x, c], dim=1)
xc = self.relu(self.fc1(xc))
xc = self.relu(self.fc2(xc))
# 判断真假
validity = self.sigmoid(self.fc3(xc))
return validity
# 定义训练函数
def train(n_epochs, batch_size, lr, input_size, output_size, cond_size):
# 读取数据
data = pd.read_excel('data.xlsx', header=None)
X = torch.tensor(data.values).float()
# 将条件C取出
C = X[0].unsqueeze(0)
X = X[1:]
# 定义生成器和判别器
generator = Generator(input_size + cond_size, output_size)
discriminator = Discriminator(output_size + cond_size, cond_size)
# 定义损失函数和优化器
adversarial_loss = nn.BCELoss()
optimizer_G = optim.Adam(generator.parameters(), lr=lr)
optimizer_D = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=lr)
# 开始训练
for epoch in range(n_epochs):
for i in range(0, X.shape[0], batch_size):
# 准备数据
x = X[i:i+batch_size]
z = torch.randn(x.shape[0], input_size)
c = C.repeat(x.shape[0], 1)
# 训练生成器
optimizer_G.zero_grad()
x1 = generator(z, c)
validity = discriminator(x1, c)
g_loss = adversarial_loss(validity, torch.ones(x.shape[0], 1))
g_loss.backward()
optimizer_G.step()
# 训练判别器
optimizer_D.zero_grad()
xc_real = torch.cat([x, c.repeat(x.shape[0], 1)], dim=1)
xc_fake = torch.cat([x1.detach(), c.repeat(x.shape[0], 1)], dim=1)
d_real = discriminator(xc_real, c.repeat(x.shape[0], 1))
d_fake = discriminator(xc_fake, c.repeat(x.shape[0], 1))
d_loss_real = adversarial_loss(d_real, torch.ones(x.shape[0], 1))
d_loss_fake = adversarial_loss(d_fake, torch.zeros(x.shape[0], 1))
d_loss = (d_loss_real + d_loss_fake) / 2
d_loss.backward()
optimizer_D.step()
# 打印训练信息
print(f"[Epoch {epoch+1}/{n_epochs}] [D loss: {d_loss.item()}] [G loss: {g_loss.item()}]")
# 保存模型
torch.save(generator.state_dict(), 'generator.pth')
# 定义参数
n_epochs = 100
batch_size = 16
lr = 0.0002
input_size = 100
output_size = 96
cond_size = 96
# 训练模型
train(n_epochs, batch_size, lr, input_size, output_size, cond_size)
```
以上代码中,生成器使用四个全连接层构建,判别器使用三个全连接层构建,训练时先将数据读入,并将条件C取出。在训练过程中,每次从数据中随机选择一个batch的样本,然后通过生成器生成虚假样本X1,并将真实样本X和条件C纵向拼接为XC张量,将虚假样本X1和条件C纵向拼接为X1C张量,分别输入判别器进行判断,并计算损失。最后将生成器和判别器的参数保存到文件中。
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