我这样做:
data1 = pd.DataFrame({ 'b' : [1, 1, 1], 'a' : [2, 2, 2]})
data2 = pd.DataFrame({ 'b' : [1, 1, 1], 'a' : [2, 2, 2]})
frames = [data1, data2]
data = pd.concat(frames)
data
a b
0 2 1
1 2 1
2 2 1
0 2 1
1 2 1
2 2 1
数据列的顺序是字母顺序。为什么会这样? 以及如何保持原来的顺序?
最佳答案
您正在从字典中创建 DataFrame。字典是无序的,这意味着键没有特定的顺序。所以
d1 = {'key_a': 'val_a', 'key_b': 'val_b'}
和
d2 = {'key_b': 'val_b', 'key_a': 'val_a'}
(可能)相同。
除此之外,我假设 pandas 默认对字典的键进行降序排序(不幸的是,我在文档中没有找到任何提示来证明该假设)导致您遇到的行为。
因此,基本动机是对 DataFrame 中的列进行重新排序/重新排序。你可以这样做as follows :
import pandas as pd
data1 = pd.DataFrame({ 'b' : [1, 1, 1], 'a' : [2, 2, 2]})
data2 = pd.DataFrame({ 'b' : [1, 1, 1], 'a' : [2, 2, 2]})
frames = [data1, data2]
data = pd.concat(frames)
print(data)
cols = ['b' , 'a']
data = data[cols]
print(data)
关于python - pandas.concat 中的列顺序,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/39046931/