用熊猫附加两个数据框答案

【问题标题】：append two data frame with pandas用熊猫附加两个数据框
【发布时间】：2021-09-21 15:04:18
【问题描述】：

当我尝试按行合并两个数据框时：

bigdata = data1.append(data2)

我收到以下错误：

Exception: Index cannot contain duplicate values!

第一个数据框的索引从0到38开始，第二个从0到48。我不明白我必须在合并之前修改其中一个数据框的索引，但我不知道怎么做。

谢谢。

这是两个数据框：

data1:

    meta  particle  ratio   area    type    
0   2     part10    1.348   0.8365  touching
1   2     part18    1.558   0.8244  single  
2   2     part2     1.893   0.894   single  
3   2     part37    0.6695  1.005   single  
....clip...
36  2     part23    1.051   0.8781  single  
37  2     part3     80.54   0.9714  nuclei  
38  2     part34    1.071   0.9337  single

data2:

    meta  particle  ratio    area    type    
0   3     part10    0.4756   1.025   single  
1   3     part18    0.04387  1.232   dusts   
2   3     part2     1.132    0.8927  single  
...clip...
46  3     part46    13.71    1.001   nuclei  
47  3     part3     0.7439   0.9038  single  
48  3     part34    0.4349   0.9956  single

第一列是索引

【问题讨论】：

能否请您发布两个dataframe 对象的快照（即在python 解释器中，输入dataframe 的名称，以便在屏幕上枚举对象）。还要发布您在执行合并时使用的关键字。正如您所看到的pandas.sourceforge.net/dataframe.html，有几种方法可以组合数据帧...确保您使用的是最适合您要完成的工作的一种
这是两个数据框的打印：
很抱歉，我仍然没有在此网页中看到data1 和data2 的内容...请将它们编辑成原始问题
对不起，我没有很好地处理演示文稿
数据框在这里 [docs.google.com/…

标签： python pandas

【解决方案1】：

append 函数有一个可选参数 ignore_index，您应该在这里使用它来将记录连接在一起，因为索引对您的应用程序没有意义。

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以首先使用groupby 方法识别索引重复（不是值）行，然后对具有重复索引的所有行进行求和/均值运算。

data1 = data1.groupby(data1.index).sum()
data2 = data2.groupby(data2.index).sum()

【讨论】：

我用 panel = panel1.append(panel2) 欺骗了我。然后这删除了它们： panel = panel.groupby(panel.index).sum() 所以谢谢。（我被告知我正在使用面板，而不是数据框，如何知道）

【解决方案3】：

尝试使用pd.concat

bigdata = pd.concat([data1,data2])

【讨论】：