python - Pandas 结合数据框

Question

我有以下两个数据框: 第一列是索引，最后一列是通过向其附加“.txt”从索引派生的。

A
1  0.2   0.3   1.txt
2  0.4   0.6   2.txt

B
1  0.1   0.8   1.txt
2  3.0   4.5   2.txt

我想这样组合它们:

1  0.2   0.3   1.txt
2  0.4   0.6   2.txt
3  0.1   0.8   3.txt
4  3.0   4.5   4.txt

我尝试使用 pandas merge，但不确定如何在不使用 for 循环显式迭代的情况下进行操作。有什么建议吗？

Answer 1

只是concat它们作为列表并传递参数 ignore_index=true，然后将索引值分配给第 3 列，转换为 str dtype，然后附加 txt '.txt:

In [93]:

merged = pd.concat([A,B], ignore_index=True)
merged[3] = pd.Series(merged.index).astype(str) + '.txt'
merged
Out[93]:
     1    2      3
0  0.2  0.3  0.txt
1  0.4  0.6  1.txt
2  0.1  0.8  2.txt
3  3.0  4.5  3.txt

如果您坚持索引从 1 开始，您可以重新分配给它，然后运行我上面的代码:

In [100]:

merged = pd.concat([A,B], ignore_index=True)
merged.index = np.arange(1, len(merged) + 1)
merged[3] = pd.Series(index=merged.index, data=merged.index.values).astype(str) + '.txt'
merged
Out[100]:
     1    2      3
1  0.2  0.3  1.txt
2  0.4  0.6  2.txt
3  0.1  0.8  3.txt
4  3.0  4.5  4.txt

另一方面，我觉得这有点奇怪，我必须在 Series 构造函数中指定索引值才能正确对齐。