판다 버전 rbind
R에서는 rbind를 사용하여 하나의 열을 다른 하나의 열 아래에 붙여 두 개의 데이터 프레임을 결합할 수 있습니다.팬더에서는 어떻게 같은 일을 해낼 수 있습니까?그것은 기괴하게도 어려운 것 같습니다.
제가 이해할 수 없는 이유로 부록을 사용하면 NaN과 다른 것들을 포함하여 끔찍한 혼란이 발생합니다.저는 그냥 이렇게 생긴 똑같은 프레임 두 개를 "rbind"하려고 할 뿐입니다.
편집: 바보 같은 방식으로 데이터 프레임을 만들고 있어서 문제를 일으켰습니다.모든 목적과 목적에 = rbind를 추가합니다.아래 답변 참조.
0 1 2 3 4 5 6 7
0 ADN.L 20130220 437.4 442.37 436.5000 441.9000 2775364 2013-02-20 18:47:42
1 ADM.L 20130220 1279.0 1300.00 1272.0000 1285.0000 967730 2013-02-20 18:47:42
2 AGK.L 20130220 1717.0 1749.00 1709.0000 1739.0000 834534 2013-02-20 18:47:43
3 AMEC.L 20130220 1030.0 1040.00 1024.0000 1035.0000 1972517 2013-02-20 18:47:43
4 AAL.L 20130220 1998.0 2014.50 1942.4999 1951.0000 3666033 2013-02-20 18:47:44
5 ANTO.L 20130220 1093.0 1097.00 1064.7899 1068.0000 2183931 2013-02-20 18:47:44
6 ARM.L 20130220 941.5 965.10 939.4250 951.5001 2994652 2013-02-20 18:47:45
하지만 끔찍한 일이 생겼어요
0 1 2 3 4 5 6 7 0 1 2 3 4 5 6 7
0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ADN.L 20130220 437.4 442.37 436.5000 441.9000 2775364 2013-02-20 18:47:42
1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ADM.L 20130220 1279.0 1300.00 1272.0000 1285.0000 967730 2013-02-20 18:47:42
2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN AGK.L 20130220 1717.0 1749.00 1709.0000 1739.0000 834534 2013-02-20 18:47:43
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN AMEC.L 20130220 1030.0 1040.00 1024.0000 1035.0000 1972517 2013-02-20 18:47:43
4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN AAL.L 20130220 1998.0 2014.50 1942.4999 1951.0000 3666033 2013-02-20 18:47:44
5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ANTO.L 20130220 1093.0 1097.00 1064.7899 1068.0000 2183931 2013-02-20 18:47:44
6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ARM.L 20130220 941.5 965.10 939.4250 951.5001 2994652 2013-02-20 18:47:45
0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ADN.L 20130220 437.4 442.37 436.5000 441.9000 2775364 2013-02-20 18:47:42
1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ADM.L 20130220 1279.0 1300.00 1272.0000 1285.0000 967730 2013-02-20 18:47:42
2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN AGK.L 20130220 1717.0 1749.00 1709.0000 1739.0000 834534 2013-02-20 18:47:43
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
왜 그런지 이해가 안가요.R이 그립기 시작했어요 :(
pd.concat R에서 의 목적을 달성할 것입니다.
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'col1': [1,2], 'col2':[3,4]})
df2 = pd.DataFrame({'col1': [5,6], 'col2':[7,8]})
print(df1)
print(df2)
print(pd.concat([df1, df2]))
결과는 다음과 같습니다.
col1 col2
0 1 3
1 2 4
col1 col2
0 5 7
1 6 8
col1 col2
0 1 3
1 2 4
0 5 7
1 6 8
설명서를 충분히 주의 깊게 읽는다면 cbind 등 다른 작업도 설명할 것입니다.
아, 이것은 제가 데이터프레임을 어떻게 만들었는지와 관련된 것이지, 그것들을 어떻게 결합했는지와 관련된 것은 아닙니다.루프와 다음과 같은 문을 사용하여 프레임을 생성하는 경우에는 긴 것과 짧은 것이 있습니다.
Frame = Frame.append(pandas.DataFrame(data = SomeNewLineOfData))
인덱스를 무시해야 합니다.
Frame = Frame.append(pandas.DataFrame(data = SomeNewLineOfData), ignore_index=True)
아니면 나중에 데이터를 결합할 때 문제가 생길 수 있습니다.
[편집] append()이 후 사용되지 않습니다.1.4.0- 쓰임새concat()대신 - https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.append.html
효과가 있었습니다.
import numpy as np
import pandas as pd
dates = np.asarray(pd.date_range('1/1/2000', periods=8))
df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df2 = df1.copy()
df = df1.append(df2)
수율:
A B C D
2000-01-01 -0.327208 0.552500 0.862529 0.493109
2000-01-02 1.039844 -2.141089 -0.781609 1.307600
2000-01-03 -0.462831 0.066505 -1.698346 1.123174
2000-01-04 -0.321971 -0.544599 -0.486099 -0.283791
2000-01-05 0.693749 0.544329 -1.606851 0.527733
2000-01-06 -2.461177 -0.339378 -0.236275 0.155569
2000-01-07 -0.597156 0.904511 0.369865 0.862504
2000-01-08 -0.958300 -0.583621 -2.068273 0.539434
2000-01-01 -0.327208 0.552500 0.862529 0.493109
2000-01-02 1.039844 -2.141089 -0.781609 1.307600
2000-01-03 -0.462831 0.066505 -1.698346 1.123174
2000-01-04 -0.321971 -0.544599 -0.486099 -0.283791
2000-01-05 0.693749 0.544329 -1.606851 0.527733
2000-01-06 -2.461177 -0.339378 -0.236275 0.155569
2000-01-07 -0.597156 0.904511 0.369865 0.862504
2000-01-08 -0.958300 -0.583621 -2.068273 0.539434
최신 버전을 아직 사용하지 않는 경우pandas저는 업그레이드를 강력히 추천합니다.중복 인덱스가 포함된 DataFrame으로 작동할 수 있습니다.
import pandas as pd
import numpy as np
다음과 같은 DataFrame이 있는 경우:
array = np.random.randint( 0,10, size = (2,4) )
df = pd.DataFrame(array, columns = ['A','B', 'C', 'D'], \
index = ['10aa', '20bb'] ) ### some crazy indexes
df
A B C D
10aa 4 2 4 6
20bb 5 1 0 2
그리고 목록(또는 다른 반복 가능 개체)인 NEW ROW를 추가하려고 합니다.
List = [i**3 for i in range(df.shape[1]) ]
List
[0, 1, 8, 27]
목록을 zip() 함수가 있는 DataFrame의 열과 키가 같은 사전으로 변환해야 합니다.
Dict = dict( zip(df.columns, List) )
Dict
{'A': 0, 'B': 1, 'C': 8, 'D': 27}
append() 메서드를 사용하여 새 사전을 추가할 수 있습니다.
df = df.append(Dict, ignore_index=True)
df
A B C D
0 7 5 5 4
1 5 8 4 1
2 0 1 8 27
N.B. 지수가 떨어집니다.
예, R의 cbind()처럼 간단하지 않습니다.
dplyr의bind_rows같은 일을 합니다.
python에서는 다음과 같은 방법으로 작업할 수 있습니다.
>>> from datar.all import bind_rows, head, tail
>>> from datar.datasets import iris
>>>
>>> iris >> head(3) >> bind_rows(iris >> tail(3))
Sepal_Length Sepal_Width Petal_Length Petal_Width Species
<float64> <float64> <float64> <float64> <object>
0 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
1 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
2 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
3 6.5 3.0 5.2 2.0 virginica
4 6.2 3.4 5.4 2.3 virginica
5 5.9 3.0 5.1 1.8 virginica
저는 그 소포의 저자입니다.질문이 있으시면 언제든지 문제를 제출하세요.
.rbind()(행 바인딩 데이터 프레임) 및cbind()R의 (열 바인딩 데이터 프레임)은 매우 단순하고 직관적입니다.
팬더 라이브러리의 "concat()" 기능을 사용하면 팬더 라이브러리에서 동일한 기능을 얻을 수 있습니다.rbind(df1,df2)판다에 해당하는 것은 다음과 같습니다.
pd.concat([df1, df2], ignore_index = True)
다만, 사용 편의를 위해 팬더를 이용하여 rbind()와 cbind() 기능을 아래에 작성하였습니다.
def rbind(df1, df2):
import pandas as pd
return pd.concat([df1, df2], ignore_index = True)
def cbind(df1, df2):
import pandas as pd
# Note this does not keep the original indexes of the df's and resets them to 0,1,...
return pd.concat([df1.reset_index(drop=True), df2.reset_index(drop=True)], axis = 1)
위의 함수를 복사하고 붙여넣고 실행하면 R에서 사용하는 것과 동일하게 python에서 이러한 함수를 사용할 수 있습니다.또한 rbind(df1, df2)와 같은 R 대응 변수와 동일한 가정을 갖습니다. df1과 df2는 동일한 열 이름을 가져야 합니다.
아래는 다음의 예시입니다.rbind()함수:
import pandas as pd
dict1 = {'Name': ['Ali', 'Craig', 'Shaz', 'Maheen'], 'Age': [36, 38, 33, 34]}
dict2 = {'Name': ['Fahad', 'Tyler', 'Thai-Son', 'Shazmeen', 'Uruj', 'Tatyana'], 'Age': [42, 27, 29, 60, 42, 31]}
data1 = pd.DataFrame(dict1)
data2 = pd.DataFrame(dict2)
# We now row-bind the two dataframes and save it as df_final.
df_final = rbind(data1, data2)
print(df_final)
다음은 python equivalent R 함수를 한 중앙 장소에서 작성하고 통합하기 위해 만든 공개 GitHub 레포 파일입니다. https://github.com/CubeStatistica/Learning-Data-Science-Properly-for-Work-and-Production-Using-Python/blob/main/Writing-R-Functions-in-Python.ipynb
얼마든지 기부하세요.
해피코딩!
언급URL : https://stackoverflow.com/questions/14988480/pandas-version-of-rbind
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