摘要:最后的解決方法是先刪除索引,再進行合并。。。原因并不意味忽略然后連接,而是指連接后再重新賦值。從上面可以看出如果兩個有重疊的索引還是可以自動合并的。原解釋忽略,表示未在連接軸上對齊。
假設(shè)現(xiàn)在有兩個數(shù)據(jù):
df1
0 1 2 3 a 5.1 4.7 4.9 2.4 b 3.0 3.2 3.0 6.2 c 4.5 1.3 2.7 1.8 d 1.4 1.9 1.4 0.5 e 0.2 0.2 0.2 3.5
newdf
0 1 2 3 0 10 45 13 1 1 47 15 46 42 2 38 26 20 11 3 9 16 44 23 4 45 6 24 35使用concat合并,設(shè)置參數(shù)axis=1,ignore_index=True
pd.concat([df1,newdf],axis=1,ignore_index=True)
0 1 2 3 4 5 6 7 a 5.1 4.7 4.9 2.4 NaN NaN NaN NaN b 3.0 3.2 3.0 6.2 NaN NaN NaN NaN c 4.5 1.3 2.7 1.8 NaN NaN NaN NaN d 1.4 1.9 1.4 0.5 NaN NaN NaN NaN e 0.2 0.2 0.2 3.5 NaN NaN NaN NaN 0 NaN NaN NaN NaN 10.0 45.0 13.0 1.0 1 NaN NaN NaN NaN 47.0 15.0 46.0 42.0 2 NaN NaN NaN NaN 38.0 26.0 20.0 11.0 3 NaN NaN NaN NaN 9.0 16.0 44.0 23.0 4 NaN NaN NaN NaN 45.0 6.0 24.0 35.0但是參數(shù)設(shè)置為axis=0的時候有效,列表成功合并,而且index的確被忽略了。
pd.concat([df1,newdf],axis=0,ignore_index=True)
0 1 2 3 0 5.1 4.7 4.9 2.4 1 3.0 3.2 3.0 6.2 2 4.5 1.3 2.7 1.8 3 1.4 1.9 1.4 0.5 4 0.2 0.2 0.2 3.5 5 10.0 45.0 13.0 1.0 6 47.0 15.0 46.0 42.0 7 38.0 26.0 20.0 11.0 8 9.0 16.0 44.0 23.0 9 45.0 6.0 24.0 35.0最后的解決方法是先刪除索引,再進行合并。。。
df1.reset_index(drop=True, inplace=True) df2.reset_index(drop=True, inplace=True)原因
ignore_index = True并不意味忽略index然后連接,而是指連接后再重新賦值index(len(index))。從上面可以看出如果兩個df有重疊的索引還是可以自動合并的。
原解釋
ignore_index = True"忽略",表示未在連接軸上對齊。它只是按它們傳遞的順序?qū)⑺鼈冋迟N在一起,然后重新分配實際索引的范圍(例如,范圍(len(索引))),以便加入非重疊索引之間的差異(假設(shè)示例中的軸= 1)是,使用ignore_index = False(默認(rèn)值),您獲得索引的concat,并使用ignore_index = True獲得范圍。
參考:
pandas concat ignore_index doesn"t work
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