两个数据框的按列串联

Question

我是 Python 和 Pandas 模块的初学者。我正在处理一个统计问题，我想在其中合并两个具有特定样式的数据框。

这是我的第一个平均值数据框：

- 5.006 3.418   1.464   0.244
 - 5.936    2.770   4.260   1.326
 - 6.588    2.974   5.552   2.026

然后是标准值的第二个数据帧：

 - 0.352490 0.381024    0.173511    0.107210
 - 0.516171 0.313798    0.469911    0.197753
 - 0.635880 0.322497    0.551895    0.274650

那么有什么方法可以合并这两个数据帧，使最终输出看起来像 "mean"±"std" 吗？比如 "5.006 ± 0.352490"?

谢谢！

Answer 1

使用 .astype 转换为字符串，然后简单的连接就足够了。

out = df.astype(str) + ' ± ' +  df2.astype(str)
print(out)
                  0                 1                 2                 3
0   5.006 ± 0.35249  3.418 ± 0.381024  1.464 ± 0.173511   0.244 ± 0.10721
1  5.936 ± 0.516171   2.77 ± 0.313798   4.26 ± 0.469911  1.326 ± 0.197753
2   6.588 ± 0.63588  2.974 ± 0.322497  5.552 ± 0.551895   2.026 ± 0.27465

如果您在两个数据框中具有相同的索引和列，则效果很好。如果没有，您可以将一个设置为另一个：

df2.index = df.index
df2.columns = df.columns
out = df.astype(str) + ' ± ' +  df2.astype(str)

详情：

df    
       0      1      2      3
0  5.006  3.418  1.464  0.244
1  5.936  2.770  4.260  1.326
2  6.588  2.974  5.552  2.026

df2    
          0         1         2         3
0  0.352490  0.381024  0.173511  0.107210
1  0.516171  0.313798  0.469911  0.197753
2  0.635880  0.322497  0.551895  0.274650

Answer 2

您需要连接两者 df，需要相同的索引和列名称：

df1.astype(str) + ' ± ' + df2.astype(str)

另一个解决方案：

df1.astype(str).add(' ± ').add(df2.astype(str))

df = df1.astype(str) + ' ± ' + df2.astype(str)
print (df)
                    0                 1                 2                 3
0   -5.006 ± -0.35249  3.418 ± 0.381024  1.464 ± 0.173511   0.244 ± 0.10721
1  -5.936 ± -0.516171   2.77 ± 0.313798   4.26 ± 0.469911  1.326 ± 0.197753
2   -6.588 ± -0.63588  2.974 ± 0.322497  5.552 ± 0.551895   2.026 ± 0.27465

两个数据框的按列串联

Column wise concatenation of two dataframes

python

string

concat

dataframe

pandas