dataframe拼接不考虑索引 / 张生荣

使用pandas忽略行列索引,纵向拼接多个dataframe

从wind上面搞到一批股票数据后发现:本来是一个类型的数据,但是由于季度不同,列名也不同,导致使用pandas合并多个报表的时候总是出现一大堆NaN,所以这里我写了一个函数,专门针对这样的表它的思路 ...

目录使用reset_index()将索引重新分配给序列号基本用法删除原始索引:参数drop 更改原始对象:参数inplace 使用reset_index()和set_index()将索引更改为另 ...

目录前言 DataFrame数据拼接方法一:使用.append()方法. DataFrame数据拼接方法二:使用.concat()方法. 补充:Python同时合并多个DataFrame 总结前言 ...

需要把一个从csv文件里读取来的数据集等距抽样分割,这里用到了列表表达式和dataframe.iloc 先生成索引列表: index_list = ['%d' %i for i in range(df ...

一.假设有这样一个原始dataframe 二.提取索引 (已经做了一些操作将Age为NaN的行提取出来并合并为一个dataframe,这里提取的是该dataframe的索引,道理和操作是相似的,提取的 ...

目录 01 索引简介与样例数据 02 reindex和rename 03 index.map 04 set_index与reset_index 05 stack与unstack 导读:pandas中最 ...

目录 1.索引是什么 1.1 认识索引 1.2 自定义索引 2. 索引的简单使用 2.1 列索引 2.2 行索引 2.2.1 使用[ ] 2.2.2 使用.loc()和.iloc() 1.索引是什么 ...

最近在工作中,遇到了数据合并.连接的问题,故整理如下,供需要者参考~ 一.concat:沿着一条轴,将多个对象堆叠到一起 concat方法相当于数据库中的全连接(union all),它不仅可以指定连 ...

目录 1. Merge方法 1.1 内连接 1.2 外连接 1.3 左连接 1.4 右连接 1.5 基于多列的连接算法 1.6 基于index的连接方法 2. join方法 3. concat方法 3 ...

引入 numpy已经能够帮助我们处理数据,能够结合matplotlib解决我们数据分析的问题,那么pandas学习的目的在什么地方呢? numpy能够帮我们处理处理数值型数据,但是这还不够很多时候, ...

本文实例讲述了Python3.5 Pandas模块缺失值处理和层次索引.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.pandas缺失值处理 import numpy as np import pandas ...

DataFrame 类型类似于数据库表结构的数据结构,其含有行索引和列索引,可以将DataFrame 想成是由相同索引的Series组成的Dict类型.在其底层是通过二维以及一维的数据块实现. 1. ...

可以通过遍历的方法: pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式:https://www.jb51.net/article/172623.htm 选择列使用类字典属性,返回的是Series ...

多层索引的创建普通-多个index创建在创建数据的时候加入一个index列表,这个index列表里面是多个索引列表 Series多层索引的创建方法 import pandas as pd s = ...

目录 pandas删除部分数据后重新索引原数据删除部分数据后附件:网上查到的格式化用的编码 pandas常用的index索引设置 1.读取时指定索引列 2. 使用现有的 DataFrame 设置 ...

目录报错代码报错翻译报错原因解决方法创建DataFrame对象的四种方法 1. list列表构建DataFrame 2. dict字典构建DataFrame 3. ndarray创建Data ...

目录 set_index()的使用方法基本用法将指定的列保留为数据:参数drop 分配多索引将索引更改为另一列(重置) 更改原始对象:参数inplace 读取csv文件等时指定索引使用索引(行 ...

目录准备工作一.横向拼接 1.1 一般拼接 1.2 指定键进行拼接,即指定某一列作为两个表的连接依据. 1.2.1 多对一 1.2.2 多对多 1.2.3 用on来指定多个连接键 1.2.4 指定 ...

目录数据结构&Series: DataFrame的构建: 索引操作: DataFrame基本操作: 广播运算: 索引增删改查: 字符串元素处理: 数据规整: 总结数据结构&Seri ...

目录 1.concat() 主要参数示例 2.merge() 参数示例 3.append() 参数示例 4.join() 示例数据合并是数据处理过程中的必经环节,pandas作为数据分析的利器 ...

目录一.相关知识点讲解 1.1 需要使用的相关库 1.2 os.walk(pwd) 1.3 os.path.join(path1,path2…) 1.4 案例解析 1.5 如何在一个列表中存放多个 ...