python pandas 连接索引列标签

Question

我有两个数据帧，我想将它们 column-wise 连接在一起。他们没有headers。所以第一个数据框的列被标记为 0-356。第二个 df 是单列并标记为 0.

DF1

    0  1   2  3 ..356
1   1   1  2  3   4
2   5   7  8  9   10
3   11  12 13 14  15

DF2

当我结合 concat

DF3=pd.concat([DF1, DF2],axis=1)

我得到两列标记为 0

DF3

   0   0   1  2  3 ...356
1  76  1   1  2  3   4
2  77  5   7  8  9   10
3  78  11  12 13 14  15

有两个“0”列显然会在以后的分析中给我带来问题。

如何更改或重新索引以便我在 DF3 中的列被标记为 0-357？

Answer 1

您需要传递 ignore_index=True，如果发生冲突，这将重新索引 rhs:

In [39]:

pd.concat([df,df1], axis=1, ignore_index=True)
Out[39]:
    0   1   2   3   4   5
1   1   1   2   3   4  76
2   5   7   8   9  10  77
3  11  12  13  14  15  78

与默认值比较，如果您不传递参数，则默认值为 False:

In [40]:

pd.concat([df,df1], axis=1)
Out[40]:
    0   1   2   3   4   0
1   1   1   2   3   4  76
2   5   7   8   9  10  77
3  11  12  13  14  15  78

Answer 2

重命名 concat 之后的列，如下所示：

import numpy as np
import pandas as pd
df1 =pd.DataFrame(np.random.rand(3,1))
df2 =pd.DataFrame(np.random.rand(3,356))
df3 =pd.concat([df1,df2],axis=1)
df3.columns = range(357)

python pandas 连接索引列标签

python pandas concat- reindex column labels

python

pandas