如何使用pandas组合2个csv文件（每个csv文件分别有超过100列和425＆7222行）？
我使用pandas库使用pandas组合了两个csv文件，但事实并非如此 得到理想的结果。在out.csv我只得到列名。看到代码3和代码4后似乎dropna函数不起作用。请建议我应该怎么做。首先它显示错误dtype和low_memory所以我使用low_memory = false。之后我也没有得到正确答案。
代码1：
import pandas as pd
a = pd.read_csv("true.csv",low_memory=False)
b = pd.read_csv("false.csv",low_memory=False)
#print b
#a=a.dropna(axis=1,how="all")
b = b.dropna(axis=1,how="all")
#print a
merged = a.merge(b, on='Name')
merged.to_csv("out.csv", index=False)
输出1：
CMD 显示无错误
代码2：
import pandas as pd
a = pd.read_csv("true.csv",low_memory=False)
b = pd.read_csv("false.csv",low_memory=False)
#print b
a=a.dropna(axis=1,how="all")
b = b.dropna(axis=1,how="all")
#print a
merged = a.merge(b, on='Name')
merged.to_csv("out.csv", index=False)
相同的out.csv
CMD 显示无错误
代码3：
import pandas as pd
a = pd.read_csv("true.csv",low_memory=False)
b = pd.read_csv("false.csv",low_memory=False)
print b
a=a.dropna(axis=1,how="all")
b = b.dropna(axis=1,how="all")
#print a
merged = a.merge(b, on='Name')
merged.to_csv("out.csv", index=False)
同样out.csv
CMD 输出
Name nAcid ALogP ALogp2 AMR apol \
0 NCGC00090868-05 0 2.5092 6.296085 24.6331 11.087793
1 NCGC00258574-01 0 0.8580 0.736164 41.2286 25.019102
2 NCGC00256074-01 0 -1.2663 1.603516 29.8524 20.967516
3 NCGC00255887-01 0 -3.8723 14.994707 63.0584 48.122204
4 NCGC00257684-01 0 0.3201 0.102464 19.9881 15.227930
5 NCGC00255836-01 0 0.1835 0.033672 74.3973 37.687516
6 NCGC00255339-01 0 0.6030 0.363609 79.6663 44.210274
7 NCGC00254895-01 0 -0.0924 0.008538 50.8863 26.247516
8 NCGC00256627-01 0 1.6628 2.764904 50.8229 27.737102
9 NCGC00257445-01 0 -0.4644 0.215667 46.3842 24.281516
10 NCGC00256994-01 0 3.2104 10.306668 53.1445 30.028688
11 NCGC00256081-01 0 -0.1228 0.015080 43.5826 25.885516
12 NCGC00159473-05 0 2.1059 4.434815 62.4027 37.406481
13 NCGC00258886-01 0 0.5738 0.329246 24.9723 13.362758
14 NCGC00260536-01 0 1.5363 2.360218 91.9810 49.983860
15 NCGC00259214-01 0 -2.0207 4.083228 58.4309 40.459860
16 NCGC00254775-01 0 1.0180 1.036324 92.7307 47.861860
17 NCGC00257097-01 0 -0.8815 0.777042 44.2151 32.539860
18 NCGC00255059-01 0 0.8289 0.687075 54.5365 29.737516
19 NCGC00258829-01 0 0.6531 0.426540 38.7876 22.267930
20 NCGC00254435-01 0 -1.7996 3.238560 51.4988 41.589446
21 NCGC00256760-01 0 -1.9832 3.933082 37.0772 30.942653
22 NCGC00255967-01 1 NaN NaN NaN 21.685516
23 NCGC00094572-12 0 3.2214 10.377418 100.9937 52.076239
24 NCGC00256955-01 0 1.1604 1.346528 30.5714 16.447965
25 NCGC00258571-01 0 -0.4011 0.160881 46.3328 26.965516
26 NCGC00018221-08 1 1.7889 3.200163 81.6449 38.198723
27 NCGC00257404-01 0 0.4681 0.219118 48.5267 25.783516
28 NCGC00024595-08 0 0.9066 0.821924 97.5488 59.376583
29 NCGC00095099-05 3 -2.8747 8.263900 165.3811 92.940134
... ... ... ... ... ... ...
7692 NCGC00024309-17 0 1.1271 1.270354 123.3780 64.364618
7693 NCGC00092377-04 0 1.2781 1.633540 127.4281 65.573446
7694 NCGC00249894-01 2 0.9889 0.977923 93.7563 48.803895
7695 NCGC00258493-01 0 3.6334 13.201596 60.1071 25.220379
7696 NCGC00092328-02 1 0.9264 0.858217 117.7120 63.380618
7697 NCGC00015496-08 0 -3.4028 11.579048 55.2510 43.323790
7698 NCGC00255845-01 0 NaN NaN NaN 197.835924
7699 NCGC00255892-01 0 0.4437 0.196870 77.3472 40.541895
7700 NCGC00257628-01 0 2.3992 5.756161 30.7638 13.573586
7701 NCGC00095795-06 0 1.7370 3.017169 62.7555 28.529551
7702 NCGC00259502-01 0 1.7456 3.047119 67.2834 32.485516
7703 NCGC00254185-01 0 1.9464 3.788473 46.7099 19.902379
7704 NCGC00254078-01 0 1.9464 3.788473 46.7099 19.902379
7705 NCGC00259798-01 0 0.7592 0.576385 30.1050 14.373965
7706 NCGC00255984-01 0 4.3541 18.958187 97.1672 47.655895
7707 NCGC00258735-01 0 2.2459 5.044067 86.0636 43.796688
7708 NCGC00257478-01 0 5.1368 26.386714 95.2848 52.536618
7709 NCGC00163355-05 0 -0.2722 0.074093 84.3928 38.631930
7710 NCGC00254263-01 0 NaN NaN NaN 47.128758
7711 NCGC00260266-01 0 0.9368 0.877594 35.3574 21.567930
7712 NCGC00258239-01 0 2.3709 5.621167 75.0245 37.339102
7713 NCGC00257750-01 0 0.5695 0.324330 49.8130 25.248758
7714 NCGC00256348-01 0 0.2874 0.082599 41.9237 19.847551
7715 NCGC00254098-01 0 1.5354 2.357453 61.0800 33.663102
7716 NCGC00015563-13 0 1.6130 2.601769 97.3830 51.643032
7717 NCGC00258606-01 0 0.8041 0.646577 26.4598 15.491551
7718 NCGC00254798-01 0 -1.2646 1.599213 86.3007 41.545516
7719 NCGC00092310-06 0 -1.8789 3.530265 96.8643 57.331411
7720 NCGC00022043-06 0 0.6243 0.389750 102.7615 65.025376
7721 NCGC00257951-01 0 -0.2697 0.072738 142.9587 88.813306
naAromAtom nAromBond nAtom nHeavyAtom ... P1s P2s E1s E2s E3s \
0 0 0 8 7 ... NaN NaN NaN NaN NaN
1 0 0 24 10 ... NaN NaN NaN NaN NaN
2 0 0 21 9 ... NaN NaN NaN NaN NaN
3 0 0 48 20 ... NaN NaN NaN NaN NaN
4 0 0 15 5 ... NaN NaN NaN NaN NaN
5 0 0 32 20 ... NaN NaN NaN NaN NaN
6 0 0 38 20 ... NaN NaN NaN NaN NaN
7 0 0 24 12 ... NaN NaN NaN NaN NaN
8 0 0 25 11 ... NaN NaN NaN NaN NaN
9 0 0 22 10 ... NaN NaN NaN NaN NaN
10 0 0 27 11 ... NaN NaN NaN NaN NaN
11 0 0 24 12 ... NaN NaN NaN NaN NaN
12 0 0 34 17 ... NaN NaN NaN NaN NaN
13 0 0 12 6 ... NaN NaN NaN NaN NaN
14 0 0 43 23 ... NaN NaN NaN NaN NaN
15 0 0 38 18 ... NaN NaN NaN NaN NaN
16 0 0 42 22 ... NaN NaN NaN NaN NaN
17 0 0 32 12 ... NaN NaN NaN NaN NaN
18 0 0 24 12 ... NaN NaN NaN NaN NaN
19 0 0 19 9 ... NaN NaN NaN NaN NaN
20 0 0 36 14 ... NaN NaN NaN NaN NaN
21 0 0 31 10 ... NaN NaN NaN NaN NaN
22 0 0 21 9 ... NaN NaN NaN NaN NaN
23 0 0 45 22 ... NaN NaN NaN NaN NaN
24 0 0 12 7 ... NaN NaN NaN NaN NaN
25 0 0 24 12 ... NaN NaN NaN NaN NaN
26 0 0 30 19 ... NaN NaN NaN NaN NaN
27 0 0 22 10 ... NaN NaN NaN NaN NaN
28 0 0 55 24 ... NaN NaN NaN NaN NaN
29 0 0 84 46 ... NaN NaN NaN NaN NaN
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
7692 0 0 55 29 ... NaN NaN NaN NaN NaN
7693 0 0 53 31 ... NaN NaN NaN NaN NaN
7694 0 0 40 25 ... NaN NaN NaN NaN NaN
7695 0 0 15 12 ... NaN NaN NaN NaN NaN
7696 0 0 54 28 ... NaN NaN NaN NaN NaN
7697 0 0 44 14 ... NaN NaN NaN NaN NaN
7698 0 0 151 83 ... NaN NaN NaN NaN NaN
7699 0 0 33 18 ... NaN NaN NaN NaN NaN
7700 0 0 8 6 ... NaN NaN NaN NaN NaN
7701 0 0 21 14 ... NaN NaN NaN NaN NaN
7702 0 0 27 15 ... NaN NaN NaN NaN NaN
7703 0 0 13 10 ... NaN NaN NaN NaN NaN
7704 0 0 13 10 ... NaN NaN NaN NaN NaN
7705 0 0 11 6 ... NaN NaN NaN NaN NaN
7706 0 0 34 19 ... NaN NaN NaN NaN NaN
7707 0 0 37 21 ... NaN NaN NaN NaN NaN
7708 0 0 46 20 ... NaN NaN NaN NaN NaN
7709 0 0 30 20 ... NaN NaN NaN NaN NaN
7710 0 0 20 14 ... NaN NaN NaN NaN NaN
7711 0 0 17 7 ... NaN NaN NaN NaN NaN
7712 0 0 31 17 ... NaN NaN NaN NaN NaN
7713 0 0 21 15 ... NaN NaN NaN NaN NaN
7714 0 0 16 9 ... NaN NaN NaN NaN NaN
7715 0 0 30 16 ... NaN NaN NaN NaN NaN
7716 0 0 45 21 ... NaN NaN NaN NaN NaN
7717 0 0 14 7 ... NaN NaN NaN NaN NaN
7718 0 0 33 21 ... NaN NaN NaN NaN NaN
7719 0 0 52 25 ... NaN NaN NaN NaN NaN
7720 0 0 59 27 ... NaN NaN NaN NaN NaN
7721 0 0 79 37 ... NaN NaN NaN NaN NaN
Ts As Vs Ks Ds
0 NaN NaN NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN NaN NaN
6 NaN NaN NaN NaN NaN
7 NaN NaN NaN NaN NaN
8 NaN NaN NaN NaN NaN
9 NaN NaN NaN NaN NaN
10 NaN NaN NaN NaN NaN
11 NaN NaN NaN NaN NaN
12 NaN NaN NaN NaN NaN
13 NaN NaN NaN NaN NaN
14 NaN NaN NaN NaN NaN
15 NaN NaN NaN NaN NaN
16 NaN NaN NaN NaN NaN
17 NaN NaN NaN NaN NaN
18 NaN NaN NaN NaN NaN
19 NaN NaN NaN NaN NaN
20 NaN NaN NaN NaN NaN
21 NaN NaN NaN NaN NaN
22 NaN NaN NaN NaN NaN
23 NaN NaN NaN NaN NaN
24 NaN NaN NaN NaN NaN
25 NaN NaN NaN NaN NaN
26 NaN NaN NaN NaN NaN
27 NaN NaN NaN NaN NaN
28 NaN NaN NaN NaN NaN
29 NaN NaN NaN NaN NaN
... .. .. .. .. ..
7692 NaN NaN NaN NaN NaN
7693 NaN NaN NaN NaN NaN
7694 NaN NaN NaN NaN NaN
7695 NaN NaN NaN NaN NaN
7696 NaN NaN NaN NaN NaN
7697 NaN NaN NaN NaN NaN
7698 NaN NaN NaN NaN NaN
7699 NaN NaN NaN NaN NaN
7700 NaN NaN NaN NaN NaN
7701 NaN NaN NaN NaN NaN
7702 NaN NaN NaN NaN NaN
7703 NaN NaN NaN NaN NaN
7704 NaN NaN NaN NaN NaN
7705 NaN NaN NaN NaN NaN
7706 NaN NaN NaN NaN NaN
7707 NaN NaN NaN NaN NaN
7708 NaN NaN NaN NaN NaN
7709 NaN NaN NaN NaN NaN
7710 NaN NaN NaN NaN NaN
7711 NaN NaN NaN NaN NaN
7712 NaN NaN NaN NaN NaN
7713 NaN NaN NaN NaN NaN
7714 NaN NaN NaN NaN NaN
7715 NaN NaN NaN NaN NaN
7716 NaN NaN NaN NaN NaN
7717 NaN NaN NaN NaN NaN
7718 NaN NaN NaN NaN NaN
7719 NaN NaN NaN NaN NaN
7720 NaN NaN NaN NaN NaN
7721 NaN NaN NaN NaN NaN
[7722 rows x 1876 columns]
代码4：
import pandas as pd
a = pd.read_csv("true.csv",low_memory=False)
b = pd.read_csv("false.csv",low_memory=False)
#print b
a=a.dropna(axis=1,how="all")
b = b.dropna(axis=1,how="all")
print b
merged = a.merge(b, on='Name')
merged.to_csv("out.csv", index=False)
同样out.csv
CMD 输出
Name nAcid ALogP ALogp2 AMR apol \
0 NCGC00090868-05 0 2.5092 6.296085 24.6331 11.087793
1 NCGC00258574-01 0 0.8580 0.736164 41.2286 25.019102
2 NCGC00256074-01 0 -1.2663 1.603516 29.8524 20.967516
3 NCGC00255887-01 0 -3.8723 14.994707 63.0584 48.122204
4 NCGC00257684-01 0 0.3201 0.102464 19.9881 15.227930
5 NCGC00255836-01 0 0.1835 0.033672 74.3973 37.687516
6 NCGC00255339-01 0 0.6030 0.363609 79.6663 44.210274
7 NCGC00254895-01 0 -0.0924 0.008538 50.8863 26.247516
8 NCGC00256627-01 0 1.6628 2.764904 50.8229 27.737102
9 NCGC00257445-01 0 -0.4644 0.215667 46.3842 24.281516
10 NCGC00256994-01 0 3.2104 10.306668 53.1445 30.028688
11 NCGC00256081-01 0 -0.1228 0.015080 43.5826 25.885516
12 NCGC00159473-05 0 2.1059 4.434815 62.4027 37.406481
13 NCGC00258886-01 0 0.5738 0.329246 24.9723 13.362758
14 NCGC00260536-01 0 1.5363 2.360218 91.9810 49.983860
15 NCGC00259214-01 0 -2.0207 4.083228 58.4309 40.459860
16 NCGC00254775-01 0 1.0180 1.036324 92.7307 47.861860
17 NCGC00257097-01 0 -0.8815 0.777042 44.2151 32.539860
18 NCGC00255059-01 0 0.8289 0.687075 54.5365 29.737516
19 NCGC00258829-01 0 0.6531 0.426540 38.7876 22.267930
20 NCGC00254435-01 0 -1.7996 3.238560 51.4988 41.589446
21 NCGC00256760-01 0 -1.9832 3.933082 37.0772 30.942653
22 NCGC00255967-01 1 NaN NaN NaN 21.685516
23 NCGC00094572-12 0 3.2214 10.377418 100.9937 52.076239
24 NCGC00256955-01 0 1.1604 1.346528 30.5714 16.447965
25 NCGC00258571-01 0 -0.4011 0.160881 46.3328 26.965516
26 NCGC00018221-08 1 1.7889 3.200163 81.6449 38.198723
27 NCGC00257404-01 0 0.4681 0.219118 48.5267 25.783516
28 NCGC00024595-08 0 0.9066 0.821924 97.5488 59.376583
29 NCGC00095099-05 3 -2.8747 8.263900 165.3811 92.940134
... ... ... ... ... ... ...
7692 NCGC00024309-17 0 1.1271 1.270354 123.3780 64.364618
7693 NCGC00092377-04 0 1.2781 1.633540 127.4281 65.573446
7694 NCGC00249894-01 2 0.9889 0.977923 93.7563 48.803895
7695 NCGC00258493-01 0 3.6334 13.201596 60.1071 25.220379
7696 NCGC00092328-02 1 0.9264 0.858217 117.7120 63.380618
7697 NCGC00015496-08 0 -3.4028 11.579048 55.2510 43.323790
7698 NCGC00255845-01 0 NaN NaN NaN 197.835924
7699 NCGC00255892-01 0 0.4437 0.196870 77.3472 40.541895
7700 NCGC00257628-01 0 2.3992 5.756161 30.7638 13.573586
7701 NCGC00095795-06 0 1.7370 3.017169 62.7555 28.529551
7702 NCGC00259502-01 0 1.7456 3.047119 67.2834 32.485516
7703 NCGC00254185-01 0 1.9464 3.788473 46.7099 19.902379
7704 NCGC00254078-01 0 1.9464 3.788473 46.7099 19.902379
7705 NCGC00259798-01 0 0.7592 0.576385 30.1050 14.373965
7706 NCGC00255984-01 0 4.3541 18.958187 97.1672 47.655895
7707 NCGC00258735-01 0 2.2459 5.044067 86.0636 43.796688
7708 NCGC00257478-01 0 5.1368 26.386714 95.2848 52.536618
7709 NCGC00163355-05 0 -0.2722 0.074093 84.3928 38.631930
7710 NCGC00254263-01 0 NaN NaN NaN 47.128758
7711 NCGC00260266-01 0 0.9368 0.877594 35.3574 21.567930
7712 NCGC00258239-01 0 2.3709 5.621167 75.0245 37.339102
7713 NCGC00257750-01 0 0.5695 0.324330 49.8130 25.248758
7714 NCGC00256348-01 0 0.2874 0.082599 41.9237 19.847551
7715 NCGC00254098-01 0 1.5354 2.357453 61.0800 33.663102
7716 NCGC00015563-13 0 1.6130 2.601769 97.3830 51.643032
7717 NCGC00258606-01 0 0.8041 0.646577 26.4598 15.491551
7718 NCGC00254798-01 0 -1.2646 1.599213 86.3007 41.545516
7719 NCGC00092310-06 0 -1.8789 3.530265 96.8643 57.331411
7720 NCGC00022043-06 0 0.6243 0.389750 102.7615 65.025376
7721 NCGC00257951-01 0 -0.2697 0.072738 142.9587 88.813306
naAromAtom nAromBond nAtom nHeavyAtom ... TDB1r TDB2r TDB3r \
0 0 0 8 7 ... NaN NaN NaN
1 0 0 24 10 ... NaN NaN NaN
2 0 0 21 9 ... NaN NaN NaN
3 0 0 48 20 ... NaN NaN NaN
4 0 0 15 5 ... NaN NaN NaN
5 0 0 32 20 ... NaN NaN NaN
6 0 0 38 20 ... NaN NaN NaN
7 0 0 24 12 ... NaN NaN NaN
8 0 0 25 11 ... NaN NaN NaN
9 0 0 22 10 ... NaN NaN NaN
10 0 0 27 11 ... NaN NaN NaN
11 0 0 24 12 ... NaN NaN NaN
12 0 0 34 17 ... NaN NaN NaN
13 0 0 12 6 ... NaN NaN NaN
14 0 0 43 23 ... NaN NaN NaN
15 0 0 38 18 ... NaN NaN NaN
16 0 0 42 22 ... NaN NaN NaN
17 0 0 32 12 ... NaN NaN NaN
18 0 0 24 12 ... NaN NaN NaN
19 0 0 19 9 ... NaN NaN NaN
20 0 0 36 14 ... NaN NaN NaN
21 0 0 31 10 ... NaN NaN NaN
22 0 0 21 9 ... NaN NaN NaN
23 0 0 45 22 ... NaN NaN NaN
24 0 0 12 7 ... NaN NaN NaN
25 0 0 24 12 ... NaN NaN NaN
26 0 0 30 19 ... NaN NaN NaN
27 0 0 22 10 ... NaN NaN NaN
28 0 0 55 24 ... NaN NaN NaN
29 0 0 84 46 ... NaN NaN NaN
... ... ... ... ... ... ... ... ...
7692 0 0 55 29 ... NaN NaN NaN
7693 0 0 53 31 ... NaN NaN NaN
7694 0 0 40 25 ... NaN NaN NaN
7695 0 0 15 12 ... NaN NaN NaN
7696 0 0 54 28 ... NaN NaN NaN
7697 0 0 44 14 ... NaN NaN NaN
7698 0 0 151 83 ... NaN NaN NaN
7699 0 0 33 18 ... NaN NaN NaN
7700 0 0 8 6 ... NaN NaN NaN
7701 0 0 21 14 ... NaN NaN NaN
7702 0 0 27 15 ... NaN NaN NaN
7703 0 0 13 10 ... NaN NaN NaN
7704 0 0 13 10 ... NaN NaN NaN
7705 0 0 11 6 ... NaN NaN NaN
7706 0 0 34 19 ... NaN NaN NaN
7707 0 0 37 21 ... NaN NaN NaN
7708 0 0 46 20 ... NaN NaN NaN
7709 0 0 30 20 ... NaN NaN NaN
7710 0 0 20 14 ... NaN NaN NaN
7711 0 0 17 7 ... NaN NaN NaN
7712 0 0 31 17 ... NaN NaN NaN
7713 0 0 21 15 ... NaN NaN NaN
7714 0 0 16 9 ... NaN NaN NaN
7715 0 0 30 16 ... NaN NaN NaN
7716 0 0 45 21 ... NaN NaN NaN
7717 0 0 14 7 ... NaN NaN NaN
7718 0 0 33 21 ... NaN NaN NaN
7719 0 0 52 25 ... NaN NaN NaN
7720 0 0 59 27 ... NaN NaN NaN
7721 0 0 79 37 ... NaN NaN NaN
TDB4r TDB5r TDB6r TDB7r TDB8r TDB9r TDB10r
0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
11 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
12 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
13 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
14 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
15 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
16 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
17 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
18 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
19 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
20 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
21 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
22 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
23 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
24 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
26 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
27 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
28 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
29 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
... ... ... ... ... ... ... ...
7692 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7693 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7694 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7695 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7696 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7697 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7698 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7699 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7700 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7701 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7702 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7703 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7704 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7705 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7706 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7707 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7708 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7709 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7710 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7711 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7712 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7713 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7714 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7715 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7716 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7717 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7718 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7719 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7720 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7721 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
[7722 rows x 1338 columns]
1 个答案:
答案 0 :(得分：1)
我没有得到你所要求的，但如果你的DFS中的'Nan'值是问题，那么试试这个...
在您的代码中：
a=a.dropna(axis=1,how="all")
问题在于您使用的“how”参数。它需要两个值any / all
how : {‘any’, ‘all’}
-
any：如果存在任何NA值，请删除该标签 -
all：如果所有值均为NA，请删除该标签
因此，请尝试使用dataframe.dropna()：
a=a.dropna()
更新：我测试了您的文件，发现没有匹配的记录！
我附加两个文件是你的要求，似乎你使用了错误的操作（“merge”而不是“append”）。
试试这段代码：
a = pd.read_csv("true.csv",low_memory=False)
b = pd.read_csv("false.csv",low_memory=False)
merged = a.append(b, ignore_index=False)
merged.to_csv("out.csv", index=False)
相关问题
最新问题
- 我写了这段代码，但我无法理解我的错误
- 我无法从一个代码实例的列表中删除 None 值，但我可以在另一个实例中。为什么它适用于一个细分市场而不适用于另一个细分市场？
- 是否有可能使 loadstring 不可能等于打印？卢阿
- java中的random.expovariate()
- Appscript 通过会议在 Google 日历中发送电子邮件和创建活动
- 为什么我的 Onclick 箭头功能在 React 中不起作用？
- 在此代码中是否有使用“this”的替代方法？
- 在 SQL Server 和 PostgreSQL 上查询，我如何从第一个表获得第二个表的可视化
- 每千个数字得到
- 更新了城市边界 KML 文件的来源？