在熊猫的多列中排列行值

阿兹米尔法克里

我有3个熊猫数据框，每个包含1列。

df1 = pd.DataFrame({'col1':[111, 222, 333, 444, 555]})
df2 = pd.DataFrame({'col2':[222, 333, 555]})
df3 = pd.DataFrame({'col3':[111, 222, 333, 666]})

我知道如何将它们沿列连接：

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

col1   col2   col3
111    222    111
222    333    222
333    555    333
444    NaN    666
555    NaN    NaN

我想要的是，所有列的第一行必须为111，如果111不可用，它将为NaN，这适用于后续行。

我想对数字进行排序，以便最终输出是这样的：

col1   col2   col3
111    NaN    111
222    222    222
333    333    333
444    NaN    NaN
555    555    NaN
NaN    NaN    666

大熊猫有可能吗？

耶斯列尔

是的，可以set_index与参数一起drop=False用于列中的索引：

df1 = pd.DataFrame({'col1':[111, 222, 333, 444, 555]})
df2 = pd.DataFrame({'col2':[222, 333, 555]})
df3 = pd.DataFrame({'col3':[111, 222, 333, 666]})

df11 = df1.set_index('col1', drop=False)
df22 = df2.set_index('col2', drop=False)
df33 = df3.set_index('col3', drop=False)

dfs1 = [df11, df22, df33]
df = pd.concat(dfs1, axis=1)
print (df)

      col1   col2   col3
111  111.0    NaN  111.0
222  222.0  222.0  222.0
333  333.0  333.0  333.0
444  444.0    NaN    NaN
555  555.0  555.0    NaN
666    NaN    NaN  666.0

df = pd.concat(dfs1, axis=1).reset_index(drop=True)
print (df)

    col1   col2   col3
0  111.0    NaN  111.0
1  222.0  222.0  222.0
2  333.0  333.0  333.0
3  444.0    NaN    NaN
4  555.0  555.0    NaN
5    NaN    NaN  666.0

如果要按第一列加入：

L = [x.set_index(x.columns[0], drop=False) for x in dfs]
df = pd.concat(L, axis=1).reset_index(drop=True)
print (df)

    col1   col2   col3
0  111.0    NaN  111.0
1  222.0  222.0  222.0
2  333.0  333.0  333.0
3  444.0    NaN    NaN
4  555.0  555.0    NaN
5    NaN    NaN  666.0

本文收集自互联网，转载请注明来源。

如有侵权，请联系 [email protected] 删除。