web-dev-qa-db-fra.com

Fusionner deux images par index

Bonjour, j'ai les dataframes suivantes:

> 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

Comment fusionner les index pour obtenir:

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

Je demande parce que je crois comprendre que merge() c'est-à-dire df1.merge(df2) utilise des colonnes pour effectuer la correspondance. En fait, je reçois ceci:

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

Est-ce une mauvaise pratique de fusionner sur index? Est-ce impossible? Si tel est le cas, comment puis-je déplacer l'index dans une nouvelle colonne appelée "index"?

Merci

pythonpandasdataframemergeconcat
104
brucezepplin

Utilisez merge , qui est une jointure interne par défaut:

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

Ou join , qui reste joint par défaut:

df1.join(df2)

Ou concat , qui est une jointure externe par défaut:

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

Échantillons :

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
209
jezrael

vous pouvez utiliser concat ([df1, df2, ...], axis = 1) afin de concaténer deux ou plusieurs DF alignés par des index:

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

ou fusion pour concaténer par champs/index personnalisés:

# 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)

ou join pour rejoindre par index:

 df1.join(df2)
21
MaxU

Si vous voulez joindre deux images dans pandas, vous pouvez simplement utiliser les attributs disponibles tels que merge ou concatenate. Par exemple, si j'ai deux images df1 et df2, je peux les joindre de la manière suivante:

newdataframe=merge(df1,df2,left_index=True,right_index=True)
2
vignesh babu

Un bogue stupide qui m'a eu: les jointures ont échoué parce que les types d'index différaient. Cela n’était pas évident car les deux tables étaient des tableaux croisés dynamiques du même tableau original. Après reset_index, les indices semblaient identiques dans jupyter. Il n'est apparu que lors de l'enregistrement dans Excel ...

Corrigé avec: df1[['key']] = df1[['key']].apply(pd.to_numeric)

Espérons que cela économise une heure à quelqu'un!

2
Stephen Morrell

par défaut:
join est une jointure gauche en colonne
pd.merge est une jointure interne en colonne
pd.concat est une jointure externe en lignes

pd.concat:
prend des arguments itérables. Ainsi, il ne peut pas prendre de DataFrames directement (utilisez [df, df2])
Les dimensions de DataFrame doivent correspondre le long de l'axe

Rejoindre et pd.merge:
peut prendre des arguments DataFrame

0
vicpal