根据行数连接两个数据帧答案

【问题标题】：Concatenate two dataframes based on no of rows根据行数连接两个数据帧
【发布时间】：2018-07-15 18:19:15
【问题描述】：

我有两个数据框：

a b c     d e f
2 4 6     6 7 1
4 7 9     9 5 8
          7 9 6
          5 8 2

现在我想创建一个这样的新数据框：

a b c d e f 
2 4 6 6 7 1 
4 7 9 9 5 8

也就是说，我只想要第二个数据帧的行，直到行数与第一个数据帧匹配。

【问题讨论】：

df1.join(df2)
@user3483203 更好！

标签： python pandas

【解决方案1】：

concat有join = 'inner'

pd.concat([x,y],join = 'inner', axis=1)
Out[184]: 
   a  b  c  d  e  f
0  2  4  6  6  7  1
1  4  7  9  9  5  8

【讨论】：

【解决方案2】：

import pandas as pd
df1=pd.DataFrame({'a': [2, 4], 'b': [4, 7], 'c': [6, 9]})
df2=pd.DataFrame({'d': [6, 9, 7, 5], 'e': [ 7, 5, 9, 8], 'f': [1,8,6, 2]})
result = pd.concat([df1,df2],axis=1, join_axes=[df1.index])
print(result)

参考熊猫文档。真的很好。添加了下面的链接。

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/merging.html

【讨论】：

【解决方案3】：

>>> import pandas as pd
>>> x = pd.DataFrame({'a': [2, 4], 'b': [4, 7], 'c': [6, 9]})
>>> y = pd.DataFrame({'d': [6, 9, 7, 5], 'e': [ 7, 5, 9, 8], 'f': [1,8,6, 2]})
>>> x
   a  b  c
0  2  4  6
1  4  7  9
>>> y
   d  e  f
0  6  7  1
1  9  5  8
2  7  9  6
3  5  8  2

>>> pd.concat([ x, y], axis=1).dropna()
     a    b    c  d  e  f
0  2.0  4.0  6.0  6  7  1
1  4.0  7.0  9.0  9  5  8

【讨论】：

pd.concat([df1, df2], axis=1).dropna().astype(int) 将解决某些值被转换为浮点数的问题

【解决方案4】：

使用 pandas.concat 和 slicing 我们可以继续：

a = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(2,3)), columns=["a", "b", "c"])
b = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(4,3)), columns=["d", "e", "f"])

所以这两个 DataFrame 看起来像：

然后运行：

result = pd.concat([a, b[:len(a)]], axis=1)

所以结果是：

【讨论】：

当有人对某个答案投了反对票时，最好解释一下哪里出了问题，这样可以增强答案。
@AntonvBR 图像不是代码，它们是数据帧。文本输出在移动设备上更难阅读。

【解决方案5】：

您可以使用 join 来加入数据框

df1 = pd.DataFrame({'a': [2, 4], 'b': [4, 7], 'c': [6, 9]})
df2= pd.DataFrame({'d': [6, 9, 7, 5], 'e': [ 7, 5, 9, 8], 'f': [1,8,6, 2]})
df1.join(df2)

   a  b  c  d  e  f
0  2  4  6  6  7  1
1  4  7  9  9  5  8

【讨论】：