Question

我有两个数据框，我需要在另一个框后追加一个。不幸的是，两个数据框的大小不同：

df1

Mon Tue Wed Thu Fri
11  65  45  76  90

df2
2   7   9   5

* df2为日期格式

所需的输出如下：

df_new

Mon Tue Wed Thu Fri
11  65  45  76  90
2   7   9   5   0

我尝试了两个数据帧的append / concat：

df_new = pd.DataFrame( np.concatenate( (df1.values, df2.values), axis=0 ) )

但是我遇到了以下错误：

ValueError：级联轴的所有输入数组维必须完全匹配，但是沿着维1，索引为0的数组的大小为5，索引为1的数组的大小为4

无论df2形状与df1形状都不匹配，我都想创建0个值列。因此，我尝试重塑数据框以适应增加的列的要求，但无法正常工作：

new = pd.DataFrame(df2.values.reshape(1, 5))

但是出现以下错误：

ValueError：无法将大小为4的数组重塑为形状（1,5）

有什么办法吗？

请注意，df1是可变数据帧，并且每次迭代时大小可能会增加或减小。有什么方法可以保持它的灵活性，而不是实际指定要整形的列数？

Answer 1

df1 = pd.read_clipboard()
df1
Mon Tue Wed Thu Fri
0   11  65  45  76  90
df2 = pd.read_clipboard(header=None)
    0   1   2   3
0   2   7   9   5

#get df1 and df2 to have similar names
mapp = dict(enumerate(df1.columns))
df2.columns = df2.columns.map(mapp)
#using @anky's suggestion : df2.columns=df1.columns[:df2.shape[1]]

#concatenate both dfs, and fillna on the null value
pd.concat((df1,df2)).fillna(0)


   Mon  Tue Wed Thu Fri
0   11  65  45  76  90.0
0   2   7   9   5   0.0

熊猫将数据框重塑为所需的列数

1 个答案: