Подтвердить что ты не робот

Объединение строк двух данных в pandas

Мне нужно объединить два кадра данных df_a и df_b, имеющих одинаковое количество строк (nRow) один за другим без какого-либо рассмотрения ключей. Эта функция аналогична cbind в R programming language. Количество столбцов в каждом фрейме данных может отличаться.

Результирующий фрейм будет иметь такое же количество строк nRow и количество столбцов, равное сумме количества столбцов в обоих кадрах данных. В словах это слепое столбчатое конкатенация двух данных.

import pandas as pd
dict_data = {'Treatment': ['C', 'C', 'C'], 'Biorep': ['A', 'A', 'A'], 'Techrep': [1, 1, 1], 'AAseq': ['ELVISLIVES', 'ELVISLIVES', 'ELVISLIVES'], 'mz':[500.0, 500.5, 501.0]}
df_a = pd.DataFrame(dict_data)
dict_data = {'Treatment1': ['C', 'C', 'C'], 'Biorep1': ['A', 'A', 'A'], 'Techrep1': [1, 1, 1], 'AAseq1': ['ELVISLIVES', 'ELVISLIVES', 'ELVISLIVES'], 'inte1':[1100.0, 1050.0, 1010.0]}
df_b = pd.DataFrame(dict_data)
4b9b3361

ОТВЕТЫ

Ответ 1

вызовите concat и передайте param axis=1, чтобы объединить по столбцам:

In [5]:

pd.concat([df_a,df_b], axis=1)
Out[5]:
        AAseq Biorep  Techrep Treatment     mz      AAseq1 Biorep1  Techrep1  \
0  ELVISLIVES      A        1         C  500.0  ELVISLIVES       A         1   
1  ELVISLIVES      A        1         C  500.5  ELVISLIVES       A         1   
2  ELVISLIVES      A        1         C  501.0  ELVISLIVES       A         1   

  Treatment1  inte1  
0          C   1100  
1          C   1050  
2          C   1010

Существует полезное руководство по различным методам слияния, присоединения и объединения в Интернете.

Например, поскольку у вас нет столкновений, вы можете merge и использовать индексы, поскольку у них одинаковое количество строк:

In [6]:

df_a.merge(df_b, left_index=True, right_index=True)
Out[6]:
        AAseq Biorep  Techrep Treatment     mz      AAseq1 Biorep1  Techrep1  \
0  ELVISLIVES      A        1         C  500.0  ELVISLIVES       A         1   
1  ELVISLIVES      A        1         C  500.5  ELVISLIVES       A         1   
2  ELVISLIVES      A        1         C  501.0  ELVISLIVES       A         1   

  Treatment1  inte1  
0          C   1100  
1          C   1050  
2          C   1010

И по тем же причинам, что и выше, работает простой join:

In [7]:

df_a.join(df_b)
Out[7]:
        AAseq Biorep  Techrep Treatment     mz      AAseq1 Biorep1  Techrep1  \
0  ELVISLIVES      A        1         C  500.0  ELVISLIVES       A         1   
1  ELVISLIVES      A        1         C  500.5  ELVISLIVES       A         1   
2  ELVISLIVES      A        1         C  501.0  ELVISLIVES       A         1   

  Treatment1  inte1  
0          C   1100  
1          C   1050  
2          C   1010