从单个数据帧组合单个数据帧中的多列答案

【问题标题】：combine multiple columns in single data frames from single dataframe从单个数据帧组合单个数据帧中的多列
【发布时间】：2019-12-22 12:48:01
【问题描述】：

我有一个数据框，它由多个列名组成，例如“Load_Node_Values,Load_KV_Values,Load_Node_Values,Load_KV_Values,Load_P_ST_Values,Load_ST_Values,G_Node_Values,G_KV_Values,G_P_ST_Values,G_ST_Values,Line_Node_Values,Line_KV_Values,Line_P_ST_Values,Line_ST_Values,T_ ,T_ST_Values,Load_P_ST_Values,Load_ST_Values,G_Node_Values G_KV_Values,G_P_ST_Values,G_ST_Values,Line_Node_Values,Line_KV_Values,Line_P_ST_Values,Line_ST_Values,T_Node_Values,T_KV_Values”。所有这些列都有数字和字符串值。我想结合所有的值将_Node_values、G_Node_values、Line_Node_values 和 T_Node_Values 加载到一个单独的列“新名称”中，类似地，另一列以及另一个新列名称。

我使用了框架并放置了所有想要组合的列。在代码中，我展示了 frame_node、frame_KV、frame_P、frame_ST，并将所有列名放在这些框架中，如代码所示。

frame_KV=[df1['Load_KV_Values'],df2['G_KV_Values'],df3['Line_KV_Values'],df4['T_KV_Values']]
frame_P=[df1['Load_P_ST_Values'],df2['G_P_ST_Values'],df3['Line_P_ST_Values'],df4['T_P_ST_Values']]
frame_ST=[df1['Load_ST_Values'],df2['G_ST_Values'],df3['Line_ST_Values'],df4['T_ST_Values']]

frames=[frame_node,frame_KV,frame_P,frame_ST]

result_nodes=pd.concat(frames)

这是我从文本中得到的错误。 “TypeError：无法连接类型为“”的对象；只有 pd.Series、pd.DataFrame 和 pd.Panel（已弃用）obj 有效”

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe merge concatenation

【解决方案1】：

有Series的列表列表，所以将其展平为Series的列表：

result_nodes=pd.concat([y for x in frames for y in x])

或者可能需要先连接axis=1 fr eacj list 然后默认axis=0（应该省略）：

result_nodes=pd.concat(pd.concat([x for x in frames], axis=1))

【讨论】：

frame_KV=[df1['Load_KV_Values'],df2['G_KV_Values'],df3['Line_KV_Values'],df4['T_KV_Values']] 这段代码是否适合将这些多列组合为行，因为我没有获取正确的结果
@anmol - 我认为是的，只需要在所有 DataFrame 中使用相同的索引值，所以在您的解决方案之前尝试df1 = df1.reset_index(drop=True)、df2 = df2.reset_index(drop=True)、df3 = df3.reset_index(drop=True)、df4 = df4.reset_index(drop=True)。

【解决方案2】：

frame_1=df1[['Load_KV_Values','Load_P_ST_Values','Load_ST_Values']]
frame_2= df2[['G_P_ST_Values','G_KV_Values','G_ST_Values']]
frame_3=df3[['Line_KV_Values','Line_ST_Values','Line_P_ST_Values']
frame_4 = df4[['T_KV_Values','T_P_ST_Values','T_ST_Values']
result_nodes = pd.concat([frame_1, frame_2, frame_3, frame_4], axis =1)

请通过以下方法检查并验证所有四个数据帧是否具有相同的行数。 --点赞

【讨论】：

不，这些数据帧的行数不同。它显示与以前相同的结果。我需要将同一列中的所有节点值组合在一起，同样，同一列中的所有 KV 值和 ST 值
如果您在所有数据框中没有相同数量的行，那么您不能合并（连接）。