Question

让我们说我有两个熊猫数据框X和Y：

X =
+---+----------+---------+
|   | Value1   | Value2  |
+---+----------+---------+
| A |    1     |   NaN   |
| B |    0     |    0    |
+---+----------+---------+

Y =
+---+----------+---------+
|   | Value1   | Value2  |
+---+----------+---------+
| A |    2     |   NaN   |
| C |    30    |   NaN   |
+---+----------+---------+

我想根据产生的索引（行名）合并/加入它们：

+---+----------+---------+
|   | Value1   | Value2  |
+---+----------+---------+
| A |    1     |    2    |
| B |    0     |    0    |
| C |    30    |   NaN   |
+---+----------+---------+

使用合并和“外部”，结果表在每个表中都有列，而不仅仅是串联。我需要将新行追加到末尾的内容，还需要为匹配索引追加新列。

这是“外部”合并的结果：

+---+----------+---------+----------+---------+
|   | Value1_X | Value2_X| Value1_Y | Value2_Y|
+---+----------+---------+----------+---------+
| A |    1     |   NaN   |    2     |   NaN   |
| B |    0     |    0    |   NaN    |   NaN   |
| C |   NaN    |   NaN   |    30    |   NaN   |
+---+----------+---------+----------+---------+

几乎是我想要的，但是忽略了原始的列标签...

Answer 1

关于“外部”合并的结果：

X = 
+---+----------+---------+----------+---------+
|   | Value1_X | Value2_X| Value1_Y | Value2_Y|
+---+----------+---------+----------+---------+
| A |    1     |   NaN   |    2     |   NaN   |
| B |    0     |    0    |   NaN    |   NaN   |
| C |   NaN    |   NaN   |    30    |   NaN   |
+---+----------+---------+----------+---------+

做，X = X.apply(lambda x: pd.Series(x.dropna().values), axis = 1)

这将给

    0     1
A   1.0   2.0
B   0.0   0.0
C   30.0  NaN

哪个数据集合并操作将在Pandas中完成？

1 个答案: