Объединение столбцов Pandas

У меня есть два df-s:

Объединение столбцов Pandas

Я хочу объединить столбцы, например. получить DataFrame размером 1000x61118. поэтому я делаю:

df_full = pd.concat([df_dev, df_temp2], axis=1)
df_full

Это, однако, дает 2000x61118 df и заполняет все NaN ... И я понятия не имею, почему. Что могло вызвать такое поведение?

может быть индекс двух столбцов не выровнен. попробуй с pd.concat([df_dev.reset_index(drop=True), df_temp2.reset_index(drop=True)], axis=1)

anky 17.05.2019 12:18
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.
5
1
1 380
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Создайте значения индекса по умолчанию с помощью DataFrame.reset_index с drop=True для правильного выравнивания обоих DataFrames:

df_full = pd.concat([df_dev.reset_index(drop=True), df_temp2.reset_index(drop=True)], axis=1)

Другие вопросы по теме