为什么我的数据框在连接时会创建新行？答案

【问题标题】：Why do my data frames create new rows when concatenated?为什么我的数据框在连接时会创建新行？
【发布时间】：2020-02-27 10:08:30
【问题描述】：

我正在尝试合并两个数据框。一个形状为1725 rows x 3 columns，另一个形状为1725 rows x 8 columns。

我将它们与res = pd.concat([dataSet, onehotDataFrame], axis=1) 合并并得到一个形状的数据框 1810 rows x 11 columns.

这些列看起来没问题，但为什么结果中有 85 行？

需要注意的是，原始数据的形状是(1810, 7)，我用的是

extractedCols = remove_columns(originalDF, remove_from_all)
noDuplacates = extractedCols.drop_duplicates()

为了获得一个(1725, 4) 数据框，我在合并之前删除了另一列。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

问题是不同的索引值，所以你需要 DataFrame.reset_index 和 drop=True 相同：

df = pd.concat([dataSet.reset_index(drop=True),
                onehotDataFrame.reset_index(drop=True)], axis=1)

另一个想法是在concat之前设置一个索引：

dataSet.index = onehotDataFrame.index
df = pd.concat([dataSet, onehotDataFrame], axis=1)

【讨论】：

【解决方案2】：

另一种简单的方法是，您可以使用df.to_csv() 写入两个数据，然后使用df.read_csv() 再次读取您的数据。这样，你的索引就可以随心所欲了。

【讨论】：