Как связаться с двумя кадрами данных на оси 1, если размер строки отличается

1-й фрейм данных это (df1):

Col1  Col2
abc   5
xyz   153
yyy   24
zzz   90

Второй фрейм данных такой (df2):

col3  col
233   533 

Это результат, который я хочу (Concat df2 на df1 по оси = 1 во всех строках):

Col1    Col2    col3    col
abc     5       233     533
xyz     153     233     533
yyy     24      233     533
zzz     90      233     533

Но когда я делаю pd.concat([df1,df2],axis=1), я получаю такой результат:

Col1    Col2    col3    col
abc     5       233.0   533.0
xyz     153     NaN     NaN
yyy     24      NaN     NaN
zzz     90      NaN     NaN
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
4
0
44
4
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 4

Ответ принят как подходящий

Преобразуйте свой второй DataFrame в dict и заново создайте DataFrame перед их конкатенацией:

>>> pd.concat([df1, pd.DataFrame(df2.to_dict('list'), index=df1.index)], axis=1)
  Col1  Col2  col3  col
0  abc     5   233  533
1  xyz   153   233  533
2  yyy    24   233  533
3  zzz    90   233  533

Использовать:

output = df1.join(df2).ffill()

Выход:

  Col1  Col2   col3    col
0  abc     5  233.0  533.0
1  xyz   153  233.0  533.0
2  yyy    24  233.0  533.0
3  zzz    90  233.0  533.0

Идеальный вариант использования кросса merge:

df1.merge(df2, how='cross')

Выход:

  Col1  Col2  col3  col
0  abc     5   233  533
1  xyz   153   233  533
2  yyy    24   233  533
3  zzz    90   233  533

Работает, но решение Corralien занимает 32 мс, а ваше решение - 65 мс на моем реальном df. Форма df1 — это 548x2500, а форма df2 — это 1x226 в моем реальном df.

Rahul tripp 23.04.2022 14:24

Одним из быстрых методов является expand_grid из пиянитор:

# pip install pyjanitor
import pandas as pd
import janitor as jn

others = {'df1':df1, 'df2':df2}

jn.expand_grid(others = others).droplevel(axis = 1, level = 0)

  Col1  Col2  col3  col
0  abc     5   233  533
1  xyz   153   233  533
2  yyy    24   233  533
3  zzz    90   233  533

Спасибо, этот ответ кажется на 1 мс быстрее, чем решение Корралиена на моем реальном фрейме данных. Но я бы предпочел использовать ответ corralien, так как он прост и требует на 1 библиотеку меньше.

Rahul tripp 23.04.2022 15:27

Другие вопросы по теме