转置后创建索引并并排合并两个数据帧答案

【问题标题】：Create index and merge two dataframes side by side after transpose转置后创建索引并并排合并两个数据帧
【发布时间】：2021-07-10 21:42:51
【问题描述】：

我有两张桌子

   NumberofTracks   NumberofAlbums  
0       200                12

和

     Genres       Metal  Rock
      count       12     17

第二张表是通过聚合转置组的结果

我需要加入两个表才能有类似的东西

                  Metal  Rock   NumberofTracks  NumberofAlbums
      count       12     17     200                12

这是我执行聚合转置的表以及我使用的代码

Genres     Songs 
Metal      Nothing Else Matters
Metal      Paranoid
Metal      Paranoid
Rock       I Can't Drive 55
Rock       Carry On Wayward Son
Metal      Walk

group=df.groupby('Genres').agg(count=('Songs','count'))
transpose=group.T

【问题讨论】：

标签： python pandas join merge pandas-groupby

【解决方案1】：

假设df1是第一个表的名称，transpose是转置表的名称，可以使用：

transpose.join(df1.set_index(transpose.index))



# Result: 

       Metal  Rock  NumberofTracks  NumberofAlbums
count      4     2             200              12

在这里，我们利用.set_index() 将df1 的索引设置为数据帧transpose 的相同索引。因此，由于具有相同的索引，因此使它们能够一起.join()。

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以水平连接数据框：

pd.concat([df1, df2], axis=1)

但由于您的索引不同，您可以创建默认索引

pd.concat([df1.reset_index(drop=True), df2.reset_index(drop=True)], axis= 1)

或将索引从一个数据帧分配给另一个

df1.index = df2.index

pd.concat([df1, df2], axis=1)

【讨论】：