python合并dfs并转向字典

Question

我遇到了一个塞子。

在下面的代码中，我组合了两个 dfs，然后想将其转换为字典进行一些清理，然后将其转换回 df。

但是当我将它转换回 df 时，它似乎只有两个 df 之一而不是组合版本？

#Concatinating the two df
opel_Concat = pd.concat([df,df2])


#Converting to dictionary
opel_Concat.to_dict()

#COnverting back to pd.df
opel_Df = pd.DataFrame.from_dict(opel_Dict)

[![在此处输入图片描述][1]][1]

DF2 包含4328 rows × 17 columns

[![在此处输入图片描述][2]][2]

所以看来只考虑df1？

Answer 1

如果您仔细观察我们将连接的 DataFrame 转换为字典时会发生什么，您会发现问题。

说，df1 是

   a  b
0  1  3
1  2  4
2  3  5

df2 是

   a  b
0  2  9
1  4  8
2  5  7
3  6  6

我们将它们连接起来得到

   a  b
0  1  3
1  2  4
2  3  5
0  2  9
1  4  8
2  5  7
3  6  6

注意到索引了吗？是的，它在重复。

现在，当我将这个连接的 DataFrame 转换为 dict 时会发生什么？

{'a': {0: 2, 1: 4, 2: 5, 3: 6}, 'b': {0: 9, 1: 8, 2: 7, 3: 6}}

尽管在连接的 DataFrame 中总共有 7 个值，但这里我们只看到 4 个，因为索引被用作字典键，并且它们被覆盖，因为索引中有重复。

因此，您可以通过以下方式解决此问题： concat_df.reset_index().to_dict()