Question

我做如下：

data1 = pd.DataFrame({ 'b' : [1, 1, 1], 'a' : [2, 2, 2]})
data2 = pd.DataFrame({ 'b' : [1, 1, 1], 'a' : [2, 2, 2]})
frames = [data1, data2]
data = pd.concat(frames)
data


   a    b
0   2   1
1   2   1
2   2   1
0   2   1
1   2   1
2   2   1

数据列顺序按字母顺序排列。为什么会这样？以及如何保持原始订单？

Answer 1

您正在使用词典创建DataFrame。字典是无序的，这意味着密钥没有特定的顺序。所以

d1 = {'key_a': 'val_a', 'key_b': 'val_b'}

和

d2 = {'key_b': 'val_b', 'key_a': 'val_a'}

是一样的。

除此之外，我假设pandas默认对字典的键进行排序（遗憾的是我没有在文档中找到任何提示来证明这个假设）导致你遇到的行为。

因此，基本动机是对DataFrame中的列进行求助/重新排序。您可以执行此操作as follows：

import pandas as pd

data1 = pd.DataFrame({ 'b' : [1, 1, 1], 'a' : [2, 2, 2]})
data2 = pd.DataFrame({ 'b' : [1, 1, 1], 'a' : [2, 2, 2]})
frames = [data1, data2]
data = pd.concat(frames)

print(data)

cols = ['b' , 'a']
data = data[cols]

print(data)

Answer 2

您可以使用OrderedDicts

创建原始DataFrame

from collections import OrderedDict

odict = OrderedDict()
odict['b'] = [1, 1, 1]
odict['a'] = [2, 2, 2]
data1 = pd.DataFrame(odict)
data2 = pd.DataFrame(odict)
frames = [data1, data2]
data = pd.concat(frames)
data


    b    a
0   1    2
1   1    2
2   1    2
0   1    2
1   1    2
2   1    2

Answer 3

def concat_ordered_columns(frames):
    columns_ordered = []
    for frame in frames:
        columns_ordered.extend(x for x in frame.columns if x not in columns_ordered)
    final_df = pd.concat(frames)    
    return final_df[columns_ordered]       

# Usage
dfs = [df_a,df_b,df_c]
full_df = concat_ordered_columns(dfs)

这应该有用。

Answer 4

您还可以指定如下顺序：

import pandas as pd

data1 = pd.DataFrame({ 'b' : [1, 1, 1], 'a' : [2, 2, 2]})
data2 = pd.DataFrame({ 'b' : [1, 1, 1], 'a' : [2, 2, 2]})
listdf = [data1, data2]
data = pd.concat(listdf)
sequence = ['b','a']
data = data.reindex(columns=sequence)

Answer 5

从0.23.0版本开始，您可以防止concat（）方法对返回的DataFrame进行排序。例如：

df1 = pd.DataFrame({ 'a' : [1, 1, 1], 'b' : [2, 2, 2]})
df2 = pd.DataFrame({ 'b' : [1, 1, 1], 'a' : [2, 2, 2]})
df = pd.concat([df1, df2], sort=False)

熊猫的未来版本将更改为默认情况下不排序。

Answer 6

最简单的方法是首先使列具有相同的顺序，然后进行concat：

df2=df2[df1.columns]
df=pd.concat((df1,df2),axis=0)

pandas.concat中的列顺序

6 个答案: