pd.concat连接了两个数据后第一个数据的字段变成了0

当使用pd.concat连接两个数据时，如果两个数据的列名不同，那么连接后的结果会将列名对齐。如果一个数据的列名在另一个数据中不存在，那么连接后的结果会在该列上添加缺失值。

你提到第一个数据的字段变成了0，我猜测可能是因为第一个数据的列名与第二个数据的列名重复，导致连接时出现了列名对齐的情况，从而出现了这种情况。

解决方法是在连接前先检查两个数据的列名是否有重复，如果有重复，则可以通过修改列名的方式来避免列名对齐带来的影响。例如，可以使用`df.rename(columns={'old_name': 'new_name'})`的方式来修改列名。

相关问题

python 把两个具有相同字段的数据表csv文件拼接

可以使用 pandas 库来将两个具有相同字段的数据表 CSV 文件拼接。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取第一个 CSV 文件
df1 = pd.read_csv('file1.csv')

# 读取第二个 CSV 文件
df2 = pd.read_csv('file2.csv')

# 将两个数据表拼接
result = pd.concat([df1, df2])

# 将拼接结果保存为新的 CSV 文件
result.to_csv('merged.csv', index=False)

在上述代码中，我们首先使用 pandas 库的 read_csv() 方法读取两个 CSV 文件，并将它们存储为 DataFrame 对象 df1 和 df2。接着，我们使用 concat() 方法将这两个 DataFrame 对象拼接起来，并将结果存储在 result 变量中。最后，我们使用 to_csv() 方法将拼接结果保存为一个新的 CSV 文件 merged.csv。

需要注意的是，如果两个 CSV 文件中的字段名称不相同，则需要使用 rename() 方法将它们重命名为相同的名称，以便进行拼接。

一个execl表，有字段(编号，电量)导出每个编号第一条数据和电量开始为0/电量最小的数据，Python实现

针对您的问题，我提供以下Python代码实现：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel("文件路径.xlsx")

# 获取每个编号的第一条数据
df_first = df.drop_duplicates(subset=["编号"], keep="first")

# 获取电量开始为0或电量最小的数据
df_zero = df[df["电量"] == 0]
df_min = df[df["电量"] == df["电量"].min()]

# 合并两个数据集
df_final = pd.concat([df_zero, df_min])

# 获取每个编号的第一条数据和符合条件的数据
df_result = pd.concat([df_first, df_final])

# 导出结果到Excel文件
df_result.to_excel("输出文件路径.xlsx", index=False)

上述代码使用pandas库读取Excel文件，并通过drop_duplicates函数获取每个编号的第一条数据。接着，使用条件筛选获取电量开始为0或电量最小的数据，并通过concat函数合并两个数据集。最后，使用concat函数将每个编号的第一条数据和符合条件的数据合并到一起，并导出结果到Excel文件。请注意，需要将“文件路径.xlsx”和“输出文件路径.xlsx”替换为实际的文件路径。