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2つのデータフレームをインデックスで結合する

こんにちは私は次のデータフレームがあります。

> df1
  id begin conditional confidence discoveryTechnique  
0 278    56       false        0.0                  1   
1 421    18       false        0.0                  1 

> df2
   concept 
0  A  
1  B

取得するためにインデックスをマージするにはどうすればよいですか。

  id begin conditional confidence discoveryTechnique   concept 
0 278    56       false        0.0                  1  A 
1 421    18       false        0.0                  1  B

私は、merge()、すなわちdf1.merge(df2)がマッチングをするためにカラムを使うことを理解しているので私に尋ねます。実際には、これをやって私は得ます：

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/frame.py", line 4618, in merge
    copy=copy, indicator=indicator)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas/tools/merge.py", line 58, in merge
    copy=copy, indicator=indicator)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas/tools/merge.py", line 491, in __init__
    self._validate_specification()
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas/tools/merge.py", line 812, in _validate_specification
    raise MergeError('No common columns to perform merge on')
pandas.tools.merge.MergeError: No common columns to perform merge on

インデックスにマージするのは悪い習慣ですか？不可能ですか？もしそうなら、どうやってインデックスを "index"と呼ばれる新しいカラムにシフトすることができますか？

ありがとう

pythonpandasdataframemergeconcat
87
brucezepplin

デフォルトで内部結合である merge を使用します。

pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)

または join 。デフォルトでは結合されたままです。

df1.join(df2)

または concat 。デフォルトでは外部結合です。

pd.concat([df1, df2], axis=1)

サンプル ：

df1 = pd.DataFrame({'a':range(6),
                    'b':[5,3,6,9,2,4]}, index=list('abcdef'))

print (df1)
   a  b
a  0  5
b  1  3
c  2  6
d  3  9
e  4  2
f  5  4

df2 = pd.DataFrame({'c':range(4),
                    'd':[10,20,30, 40]}, index=list('abhi'))

print (df2)
   c   d
a  0  10
b  1  20
h  2  30
i  3  40

#default inner join
df3 = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)
print (df3)
   a  b  c   d
a  0  5  0  10
b  1  3  1  20

#default left join
df4 = df1.join(df2)
print (df4)
   a  b    c     d
a  0  5  0.0  10.0
b  1  3  1.0  20.0
c  2  6  NaN   NaN
d  3  9  NaN   NaN
e  4  2  NaN   NaN
f  5  4  NaN   NaN

#default outer join
df5 = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print (df5)
     a    b    c     d
a  0.0  5.0  0.0  10.0
b  1.0  3.0  1.0  20.0
c  2.0  6.0  NaN   NaN
d  3.0  9.0  NaN   NaN
e  4.0  2.0  NaN   NaN
f  5.0  4.0  NaN   NaN
h  NaN  NaN  2.0  30.0
i  NaN  NaN  3.0  40.0
186
jezrael

concat（[df1、df2、...]、axis = 1） を使って、インデックスで整列された2つ以上のDFを連結することができます。

pd.concat([df1, df2, df3, ...], axis=1)

または merge カスタムフィールド/インデックスによる連結の場合：

# join by _common_ columns: `col1`, `col3`
pd.merge(df1, df2, on=['col1','col3'])

# join by: `df1.col1 == df2.index`
pd.merge(df1, df2, left_on='col1' right_index=True)

または join インデックスで結合します。

 df1.join(df2)
20
MaxU

2つのデータフレームをパンダで結合したい場合は、単にmergeやconcatenateのような利用可能な属性を使うことができます。たとえば、2つのデータフレームdf1とdf2がある場合、それらを結合することができます。

newdataframe=merge(df1,df2,left_index=True,right_index=True)
1
vignesh babu

私を導いたばかげたバグ：インデックスのdtypeが異なるため結合は失敗しました。両方のテーブルが同じ元のテーブルのピボットテーブルだったので、これは明白ではありませんでした。 reset_indexの後、インデックスはjupyterで同一に見えました。 Excelに保存すると明るくなりました...

で修正：df1[['key']] = df1[['key']].apply(pd.to_numeric)

うまくいけば、これで誰かが1時間節約できます。

1
Stephen Morrell

デフォルトでは：
joinは列方向の左結合です
pd.mergeは列方向の内部結合です
pd.concatは行方向の外部結合です

pd.concat：
反復可能な引数を取ります。したがって、DataFramesを直接使用することはできません（[df、df2]を使用）
DataFrameの次元は軸に沿って一致する必要があります

参加してpd.merge：
DataFrame引数を取ることができます

0
vicpal