熊猫版的rbind

Question 1

在R中，您可以使用rbind将一个数据列粘贴到另一个数据列的底部，从而合并两个数据帧。在大熊猫中，您如何完成同一件事？看起来异常困难。

由于我不了解的原因，使用append会导致混乱，包括NaN和其他内容。我只是试图“ rbind”两个看起来像这样的相同框架：

编辑：我正在以一种愚蠢的方式创建DataFrames，这会导致问题。附加= rbind所有意图和目的。请参阅下面的答案。

        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

但是我得到了一些可怕的东西：

        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

而且我不明白为什么。我开始想念R :(

Question 2

嗯，这与我创建DataFrame的方式有关，而不与我将它们组合在一起的方式有关。它的长短是，如果要使用循环和如下所示的语句创建框架：

Frame = Frame.append(pandas.DataFrame(data = SomeNewLineOfData))

您必须忽略索引

Frame = Frame.append(pandas.DataFrame(data = SomeNewLineOfData), ignore_index=True)

否则以后合并数据时会有问题。

Question 3

这对我有用：

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)

产量：

                   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

如果您尚未使用最新版本的pandasI，则强烈建议您升级。现在可以对包含重复索引的DataFrame进行操作。

Question 4

pd.concat将达到rbindR中的目的。

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]))

结果将如下所示：

   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

如果您足够仔细地阅读了文档，它还将说明其他操作，例如cbind，.. etc。

Question 5

import pandas as pd 
import numpy as np

如果您有一个像这样的DataFrame：

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

并且您想要添加一些NEW ROW，它是一个列表（或另一个可迭代对象）：

List = [i**3 for i in range(df.shape[1]) ]
List
[0, 1, 8, 27]

您应该使用zip（）函数将列表转换为具有等于DataFrame中列的键的字典：

Dict = dict(  zip(df.columns, List)  )
Dict
{'A': 0, 'B': 1, 'C': 8, 'D': 27}

比您可以使用append（）方法添加新字典：

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

注意，索引已删除。

是的，它不像R中的cbind（）那样简单：(