Pandas rbindのバージョン

Question

Rでは、rbindを使用して一方の列を他方の列の下部に貼り付けることにより、2つのデータフレームを結合できます。パンダでは、どのようにして同じことを達成しますか？それは奇妙に難しいようです。

Appendを使用すると、NaNなどの恐ろしい混乱が生じますが、理由はわかりません。私は次のように見える2つの同一のフレームを「バインド」しようとしています。

編集：私は問題を引き起こしていた愚かな方法でDataFramesを作成していました。 Append = rbindすべての意図と目的に。以下の回答をご覧ください。

 0 1 2 3 4 5 6 7 0 ADN.L 20130220 437.4 442.37 436.5000 441.9000 2775364 2013-02-20 18:47:42 1 ADM.L 20130220 1279.0 1300.00 1272.0000 1285.0000 967730 2013-02-20 18:47:42 2 AGK.L 20130220 1717.0 1749.00 1709.0000 1739.0000 834534 2013-02-20 18:47:43 3 AMEC.L 20130220 1030.0 1040.00 1024.0000 1035.0000 1972517 2013-02-20 18:47:43 4 AAL.L 20130220 1998.0 2014.50 1942.4999 1951.0000 3666033 2013-02-20 18:47:44 5 ANTO.L 20130220 1093.0 1097.00 1064.7899 1068.0000 2183931 2013-02-20 18:47:44 6 ARM.L 20130220 941.5 965.10 939.4250 951.5001 2994652 2013-02-20 18:47:45

しかし、私はこれで恐ろしいものを得ています：

 0 1 2 3 4 5 6 7 0 1 2 3 4 5 6 7 0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ADN.L 20130220 437.4 442.37 436.5000 441.9000 2775364 2013-02-20 18:47:42 1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ADM.L 20130220 1279.0 1300.00 1272.0000 1285.0000 967730 2013-02-20 18:47:42 2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN AGK.L 20130220 1717.0 1749.00 1709.0000 1739.0000 834534 2013-02-20 18:47:43 3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN AMEC.L 20130220 1030.0 1040.00 1024.0000 1035.0000 1972517 2013-02-20 18:47:43 4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN AAL.L 20130220 1998.0 2014.50 1942.4999 1951.0000 3666033 2013-02-20 18:47:44 5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ANTO.L 20130220 1093.0 1097.00 1064.7899 1068.0000 2183931 2013-02-20 18:47:44 6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ARM.L 20130220 941.5 965.10 939.4250 951.5001 2994652 2013-02-20 18:47:45 0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ADN.L 20130220 437.4 442.37 436.5000 441.9000 2775364 2013-02-20 18:47:42 1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ADM.L 20130220 1279.0 1300.00 1272.0000 1285.0000 967730 2013-02-20 18:47:42 2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN AGK.L 20130220 1717.0 1749.00 1709.0000 1739.0000 834534 2013-02-20 18:47:43 3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

そして、その理由がわかりません。私はRを逃し始めています:(

N. McA. · Accepted Answer

ああ、これはDataFrameをどのように作成したかに関するものであり、それらをどのように組み合わせたかではありません。ループとこのようなステートメントを使用してフレームを作成する場合、その長短は次のとおりです。

Frame = Frame.append(pandas.DataFrame(data = SomeNewLineOfData))

インデックスを無視する必要があります

Frame = Frame.append(pandas.DataFrame(data = SomeNewLineOfData), ignore_index=True)

または、後でデータを結合するときに問題が発生します。

abudis · Answer

これは私のために働いた：

import numpy as np import pandas as pd dates = np.asarray(pd.date_range('1/1/2000', periods=8)) df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D']) df2 = df1.copy() df = df1.append(df2)

利回り：

 A B C D 2000-01-01 -0.327208 0.552500 0.862529 0.493109 2000-01-02 1.039844 -2.141089 -0.781609 1.307600 2000-01-03 -0.462831 0.066505 -1.698346 1.123174 2000-01-04 -0.321971 -0.544599 -0.486099 -0.283791 2000-01-05 0.693749 0.544329 -1.606851 0.527733 2000-01-06 -2.461177 -0.339378 -0.236275 0.155569 2000-01-07 -0.597156 0.904511 0.369865 0.862504 2000-01-08 -0.958300 -0.583621 -2.068273 0.539434 2000-01-01 -0.327208 0.552500 0.862529 0.493109 2000-01-02 1.039844 -2.141089 -0.781609 1.307600 2000-01-03 -0.462831 0.066505 -1.698346 1.123174 2000-01-04 -0.321971 -0.544599 -0.486099 -0.283791 2000-01-05 0.693749 0.544329 -1.606851 0.527733 2000-01-06 -2.461177 -0.339378 -0.236275 0.155569 2000-01-07 -0.597156 0.904511 0.369865 0.862504 2000-01-08 -0.958300 -0.583621 -2.068273 0.539434

pandasの最新バージョンをまだ使用していない場合は、アップグレードすることを強くお勧めします。重複したインデックスを含むDataFrameを操作できるようになりました。

B.Mr.W. · Answer

pd.concat は、Rで rbind の目的を果たします。

import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({'col1': [1,2], 'col2':[3,4]}) df2 = pd.DataFrame({'col1': [5,6], 'col2':[7,8]}) print(df1) print(df2) print(pd.concat([df1, df2]))

結果は次のようになります。

 col1 col2 0 1 3 1 2 4 col1 col2 0 5 7 1 6 8 col1 col2 0 1 3 1 2 4 0 5 7 1 6 8

ドキュメントを十分に注意深く読むと、cbind、.. etcなどの他の操作についても説明されます。

Bem Ostap · Answer

import pandas as pd import numpy as np

DataFrameがある場合：

array = np.random.randint( 0,10, size = (2,4) ) df = pd.DataFrame(array, columns = ['A','B', 'C', 'D'], \ index = ['10aa', '20bb'] ) ### some crazy indexes df A B C D 10aa 4 2 4 6 20bb 5 1 0 2

そして、あなたはadd some NEW ROWこれはリスト（または別の反復可能なオブジェクト）です：

List = [i**3 for i in range(df.shape[1]) ] List [0, 1, 8, 27]

Zip（）関数を使用して、キーがDataFrameの列と等しいディクショナリにリストを変換する必要があります。

Dict = dict( Zip(df.columns, List) ) Dict {'A': 0, 'B': 1, 'C': 8, 'D': 27}

append（）メソッドを使用して新しい辞書を追加できるより：

df = df.append(Dict, ignore_index=True) df A B C D 0 7 5 5 4 1 5 8 4 1 2 0 1 8 27

N.B。インデックスは削除されます。

そして、そう、それはRのcbind（）ほど単純ではありません:(