Pandas версия rbind

В R вы можете объединить два фрейма данных, вставив столбцы одного в нижнюю часть столбцов другого, используя rbind. В pandas, как вы выполняете одно и то же? Кажется странно сложным.

Использование добавления результатов в ужасный беспорядок, включая NaNs и вещи по причинам, которые я не понимаю. Я просто пытаюсь "перевернуть" два одинаковых кадра, которые выглядят так:

EDIT: я создавал DataFrames глупым способом, который вызывал проблемы. Append = rbind для всех целей и задач. См. Ответ ниже.

        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

Но я получаю что-то ужасное a la this:

        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

И я не понимаю, почему. Я начинаю пропустить R: (

Ответы

Ответ 1

А, это связано с тем, как я создал DataFrame, а не с тем, как я их совмещал. Долгий и короткий, если вы создаете кадр с использованием цикла и выражения, которое выглядит так:

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

Вы должны игнорировать индекс

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

Или вы будете иметь проблемы позже при объединении данных.

Ответ 2

Это сработало для меня:

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)

Урожайность:

                   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

Если вы еще не используете последнюю версию pandas, я настоятельно рекомендую обновить ее. Теперь можно работать с DataFrames, которые содержат повторяющиеся индексы.