如何并排合并两个数据框？答案

【问题标题】：How to merge two dataframes side-by-side?如何并排合并两个数据框？
【发布时间】：2014-07-16 11:50:40
【问题描述】：

有没有办法方便地并排合并两个数据框？

两个数据框都有 30 行，它们有不同的列数，例如，df1 有 20 列，df2 有 40 列。

如何轻松获得 30 行 60 列的新数据框？

df3 = pd.someSpecialMergeFunct(df1, df2)

或者可能有一些特殊的参数在追加

df3 = pd.append(df1, df2, left_index=False, right_index=false, how='left')

ps：如果可能的话，我希望复制的列名可以自动解析。

谢谢！

【问题讨论】：

Pandas join/merge/concat two dataframes的可能重复

标签： python pandas

【解决方案1】：

您可以为此使用concat 函数（axis=1 是连接为列）：

pd.concat([df1, df2], axis=1)

请参阅有关合并/连接的 pandas 文档：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/merging.html

【讨论】：

看看这个链接 - chris.friedline.net/2015-12-15-rutgers/lessons/python2/…。并且您可能需要在连接它们之前 reset_index() ，以防您无法并排连接它们。这个答案是正确的。但是，我只是想为即使在回答后仍可能被卡住的人添加一个注释。
@PallavBakshi 是的，我需要将 .reset_index(drop=True) 添加到我已完成选择以重新对齐行的数据框中。
将列表更改为生成器可能会更高效，这样可以避免创建大型中间对象：pd.concat((df1, df2), axis=1)

【解决方案2】：

我在尝试实现以下目标时遇到了您的问题：

因此，一旦我对数据帧进行切片，我首先要确保它们的索引是相同的。在您的情况下，两个数据帧都需要从 0 到 29 进行索引。然后按索引合并两个数据帧。

df1.reset_index(drop=True).merge(df2.reset_index(drop=True), left_index=True, right_index=True)

【讨论】：

有史以来最好的解决方案

【解决方案3】：

如果您想将 2 个具有共同列名的数据框组合在一起，您可以执行以下操作：

df_concat = pd.merge(df1, df2, on='common_column_name', how='outer')

【讨论】：

【解决方案4】：

当我从谷歌进来时，我发现其他答案对我来说并不合适。

我所做的是在原始 df 中设置新列。

# list(df2.columns) gives you the column names of df2
# you then use these as the column names for df

df[ list(df2.columns) ] = df2

【讨论】：

【解决方案5】：

有办法，您可以通过管道来实现。

** 使用管道将数字数据转换为 ex-

Num_pipeline = Pipeline
([("select_numeric", DataFrameSelector([columns with numerical value])),
("imputer", SimpleImputer(strategy="median")),
])

**对于分类数据

cat_pipeline = Pipeline([
    ("select_cat", DataFrameSelector([columns with categorical data])),
    ("cat_encoder", OneHotEncoder(sparse=False)),
])

** 然后使用 Feature union 将这些转换加在一起

preprocess_pipeline = FeatureUnion(transformer_list=[
    ("num_pipeline", num_pipeline),
    ("cat_pipeline", cat_pipeline),
])

在此处阅读更多信息 - https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.pipeline.FeatureUnion.html

【讨论】：