Fügen Sie eine Spalte an den Pandas-Datenrahmen an

Das ist wahrscheinlich einfach, aber ich habe die folgenden Daten:

In Datenrahmen 1:

index dat1
0     9
1     5

In Datenrahmen 2:

index dat2
0     7
1     6

Ich möchte einen Datenrahmen mit der folgenden Form:

index dat1  dat2
0     9     7
1     5     6

Ich habe versucht, die appendMethode zu verwenden, aber ich bekomme einen Cross-Join (dh ein kartesisches Produkt).

Was ist der richtige Weg, um dies zu tun?

Im Allgemeinen suchen Sie nur nach einem Join:

> dat1 = pd.DataFrame({'dat1': [9,5]})
> dat2 = pd.DataFrame({'dat2': [7,6]})
> dat1.join(dat2)
   dat1  dat2
0     9     7
1     5     6

Sie können auch verwenden:

dat1 = pd.concat([dat1, dat2], axis=1)

Beides join()und concat()Weg könnten das Problem lösen. Es gibt jedoch eine Warnung, die ich erwähnen muss: Setzen Sie den Index vor Ihnen zurück join()oder concat()wenn Sie versuchen, mit einem Datenrahmen umzugehen, indem Sie einige Zeilen aus einem anderen Datenrahmen auswählen.

Ein Beispiel unten zeigt ein interessantes Verhalten von Join und Concat:

dat1 = pd.DataFrame({'dat1': range(4)})
dat2 = pd.DataFrame({'dat2': range(4,8)})
dat1.index = [1,3,5,7]
dat2.index = [2,4,6,8]

# way1 join 2 DataFrames
print(dat1.join(dat2))
# output
   dat1  dat2
1     0   NaN
3     1   NaN
5     2   NaN
7     3   NaN

# way2 concat 2 DataFrames
print(pd.concat([dat1,dat2],axis=1))
#output
   dat1  dat2
1   0.0   NaN
2   NaN   4.0
3   1.0   NaN
4   NaN   5.0
5   2.0   NaN
6   NaN   6.0
7   3.0   NaN
8   NaN   7.0

#reset index 
dat1 = dat1.reset_index(drop=True)
dat2 = dat2.reset_index(drop=True)
#both 2 ways to get the same result

print(dat1.join(dat2))
   dat1  dat2
0     0     4
1     1     5
2     2     6
3     3     7


print(pd.concat([dat1,dat2],axis=1))
   dat1  dat2
0     0     4
1     1     5
2     2     6
3     3     7

Nur in der Tat:

data_joined = dat1.join(dat2)
print(data_joined)

Nur eine Frage der richtigen Google-Suche:

data = dat_1.append(dat_2)
data = data.groupby(data.index).sum()