Pandas concat 结果与 NaN 不一致

Question

我有一个数据框，用于拟合具有分类和数值特征的 ML 算法。所以我拆分了这个 df 并使用单热编码转换了分类特征，现在我有了 numpy 矩阵，我必须将它与数字特征连接回 df，因此数字数据帧的第一行将获得第一矩阵行作为新特征。

根据谷歌搜索 'join dataframes' 命令的文档和结果

pd.concat([X_numerical, pd.DataFrame(numpy_matrix)], axis=1)

但我得到这个 - 比如 'axis' 参数被忽略（我清理了 np.nan 中的所有原始数据）：

我做错了什么？我希望在没有这些 NaN 的情况下得到结果数据帧，df 行与矩阵行一一连接

Answer 1

我发现索引未对齐可能存在问题。最好的办法是重置索引：

df = pd.concat([
       X_numerical.reset_index(), 
       pd.DataFrame(numpy_matrix)
   ], axis=1)

Pandas concat results are misaligned with NaNs