Question

我有三个DataFrame，每个单独包含一行

dfA = pd.DataFrame( {'A':[3], 'B':[2], 'C':[1], 'D':[0]} )
dfB = pd.DataFrame( {'A':[9], 'B':[3], 'C':[5], 'D':[1]} )
dfC = pd.DataFrame( {'A':[3], 'B':[4], 'C':[7], 'D':[8]} )

例如dfA是

   A  B  C  D
0  3  2  1  0

我将它们整理成字典：

data = {'row_1': dfA, 'row_2': dfB, 'row_3': dfC}

我想将它们串联成一个DataFrame

ans = pd.concat(data)

返回

         A  B  C  D
row_1 0  3  2  1  0
row_2 0  9  3  5  1
row_3 0  3  4  7  8

我想获得这个

      A  B  C  D
row_1 3  2  1  0
row_2 9  3  5  1
row_3 3  4  7  8

也就是说我要“删除”索引列。

我该怎么做？

Answer 1

将DataFrame.reset_index与第二级和参数drop=True一起使用：

df = ans.reset_index(level=1, drop=True)
print (df)
       A  B  C  D
row_1  3  2  1  0
row_2  9  3  5  1
row_3  3  4  7  8

Answer 2

您可以重置索引：

pd.concat(data).reset_index(level=-1,drop=True)

输出：

       A  B  C  D
row_1  3  2  1  0
row_2  9  3  5  1
row_3  3  4  7  8

如何将pandas DataFrames字典连接到signle DataFrame？

2 个答案: