熊猫数据框合并

Question

我有一个来自 4 个数据帧的串联 pandas 数据帧，如下所示：

In [121]: all
Out[121]:
       E  H  N  S
   102P    Y  NaN  NaN  NaN
   103R    Y  NaN  NaN  NaN
   102P  NaN  NaN    Y  NaN
   103R  NaN  NaN    Y  NaN
   109F  NaN  NaN    Y  NaN
   103R  NaN    Y  NaN  NaN
   109F  NaN    Y  NaN  NaN
   102P  NaN  NaN  NaN    Y
   103R  NaN  NaN  NaN    Y
   109F  NaN  NaN  NaN    Y

我想把它合并成这样的数据框：

        E   H   N   S
  102P  Y  NAN  Y   Y
  103R  Y   Y   Y   Y
  109F NAN  Y   Y   Y

如何根据 all.index 合并它们？

Answer 1

在索引上执行groupby（我从您发布的数据中推测值102P... 在索引中）。并计算值。这将返回一个带有 0 和 1 的 DataFrame。只需将它们替换为适当的值即可。

>>> ndf = df.groupby(level=0).count()
>>> ndf[ndf == 1] = 'Y'
>>> ndf[ndf == 0] = np.nan
>>> ndf
         E    H  N  S
label                
102P     Y  NaN  Y  Y
103R     Y    Y  Y  Y
109F   NaN    Y  Y  Y

如果您有重复，那么只需将条件从 ndf[ndf == 1] 更改为 ndf[ndf > 0]。

但是为什么要连接数据帧而不是组合它们呢？示例：

>>> df1
      E   H   N   S
0                  
102P  Y NaN NaN NaN
103R  Y NaN NaN NaN
>>> df2
       E   H  N   S
0                  
102P NaN NaN  Y NaN
103R NaN NaN  Y NaN
109F NaN NaN  Y NaN

...

>>> reduce(lambda first, second: first.combine_first(second),
           [df1, df2, df3, df4], pd.DataFrame())
        E    H  N  S
0                   
102P    Y  NaN  Y  Y
103R    Y    Y  Y  Y
109F  NaN    Y  Y  Y