ฉันใช้เฟรมข้อมูล Pandas Dฉันมีกรอบข้อมูลเบื้องต้นพูด ฉันดึงข้อมูลสองเฟรมออกมาดังนี้:
A = D[D.label == k]
B = D[D.label != k]
จากนั้นฉันเปลี่ยนป้ายกำกับในAและB
A.label = 1
B.label = -1
ฉันต้องการรวม A และ B เพื่อที่ฉันจะได้เป็นกรอบข้อมูลเดียวบางอย่างเช่นการรวมกัน ลำดับของข้อมูลไม่สำคัญ อย่างไรก็ตามเมื่อเราสุ่มตัวอย่าง A และ B จาก D พวกมันจะคงดัชนีไว้จาก D
คำตอบ:
ฉันเชื่อว่าคุณสามารถใช้appendวิธีการ
bigdata = data1.append(data2, ignore_index=True)เพื่อให้ดัชนีของพวกเขาเพียงแค่อย่าใช้ignore_indexคำหลัก ...
คุณยังสามารถใช้pd.concatซึ่งมีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อคุณเข้าร่วมมากกว่าสองดาต้าเฟรม:
bigdata = pd.concat([data1, data2], ignore_index=True, sort=False)คิดว่าจะเพิ่มที่นี่ในกรณีที่มีคนเห็นว่ามีประโยชน์ @ostrokach ได้กล่าวไว้แล้วว่าคุณสามารถผสานเฟรมข้อมูลข้ามแถวได้อย่างไร
df_row_merged = pd.concat([df_a, df_b], ignore_index=True)ในการผสานข้ามคอลัมน์คุณสามารถใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้:
df_col_merged = pd.concat([df_a, df_b], axis=1)มีวิธีแก้ปัญหาอื่นสำหรับกรณีที่คุณกำลังทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่และจำเป็นต้องเชื่อมต่อชุดข้อมูลหลายชุด concatจะได้รับประสิทธิภาพที่เข้มข้นดังนั้นหากคุณไม่ต้องการสร้าง df ใหม่ทุกครั้งคุณสามารถใช้list compleance แทน :
frames = [ process_file(f) for f in dataset_files ]
result = pd.append(frames)
(ตามที่ระบุไว้ที่นี่ในเอกสารที่ด้านล่างของส่วน):
หมายเหตุ : เป็นที่น่าสังเกตว่า
concat(และด้วยเหตุนี้append) ทำสำเนาข้อมูลทั้งหมดและการใช้ฟังก์ชันนี้ซ้ำอย่างต่อเนื่องสามารถสร้างประสิทธิภาพที่สำคัญได้ หากคุณจำเป็นต้องใช้การดำเนินการกับชุดข้อมูลหลายชุดให้ใช้การทำความเข้าใจรายการ
หากคุณต้องการที่จะปรับปรุง / เปลี่ยนค่านิยมของ dataframe แรกdf1ที่มีค่าของ df2dataframe คุณสามารถทำได้โดยทำตามขั้นตอน -
ขั้นตอนที่ 1:ตั้งค่าดัชนีของดาต้าเฟรมแรก (df1)
df1.set_index('id')ขั้นตอนที่ 2:ตั้งค่าดัชนีของดาต้าเฟรมที่สอง (df2)
df2.set_index('id')และสุดท้ายอัปเดต dataframe โดยใช้ตัวอย่างต่อไปนี้ -
df1.update(df2)dataFrame ที่ 1
train.shapeผลลัพธ์:-
(31962, 3)dataFrame ที่ 2
test.shapeผลลัพธ์:-
(17197, 2)รวมกัน
new_data=train.append(test,ignore_index=True)ตรวจสอบ
new_data.shapeผลลัพธ์:-
(49159, 3)