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ich einen Datenrahmen df_a mit ID-Informationen haben:Pandas Spalte bind (cbind) zwei Datenrahmen
unique_id lacet_number
15 5570613 TLA-0138365
24 5025490 EMP-0138757
36 4354431 DXN-0025343
und eine andere Datenrahmen df_b, mit der gleichen Anzahl von Zeilen, die ich zu den Zeilen in df_a entsprechen kennen :
latitude longitude
0 -93.193560 31.217029
1 -93.948082 35.360874
2 -103.131508 37.787609
Was ich tun möchte, ist einfach die zwei cbind und erhalten:
unique_id lacet_number latitude longitude
0 5570613 TLA-0138365 -93.193560 31.217029
1 5025490 EMP-0138757 -93.948082 35.360874
2 4354431 DXN-0025343 -103.131508 37.787609
Was ich versucht habe:
df_c = pd.concat([df_a, df_b], axis=1)
, die mir eine äußere gibt beizutreten.
unique_id lacet_number latitude longitude
0 NaN NaN -93.193560 31.217029
1 NaN NaN -93.948082 35.360874
2 NaN NaN -103.131508 37.787609
15 5570613 TLA-0138365 NaN NaN
24 5025490 EMP-0138757 NaN NaN
36 4354431 DXN-0025343 NaN NaN
Das Problem ist, dass die Indizes für die beiden Datenrahmen nicht übereinstimmen. Ich habe die Dokumentation zu pandas.concat gelesen und festgestellt, dass es eine Option "ignore_index" gibt. Aber das gilt nur für die Verkettungsachse, in meinem Fall für die Spalten und es ist sicherlich nicht die richtige Wahl für mich. Meine Frage ist also: Gibt es einen einfachen Weg, dies zu erreichen?
Leider warum kann‘ t tust du einfach 'df_c = pd.concat ([df_a.reset_index(), df_b], axis = 1)'? – EdChum
@EdChum, Danke für den Tipp. Es hat das Problem gelöst. Die Antwort auf Ihre Frage ist, dass ich über diese Funktion nicht wusste. Ich habe versucht, Reindex, das war offensichtlich nicht für diesen Zweck. Würde es Ihnen etwas ausmachen, Ihren Kommentar zu einer Antwort zu ändern? Ich werde es akzeptieren. – breezymri