如何将一个数据框的 ROW 添加到另一个数据框的列？答案

【问题标题】：How to add ROW of one dataframe to column of another dataframe?如何将一个数据框的 ROW 添加到另一个数据框的列？
【发布时间】：2021-04-07 21:54:46
【问题描述】：

我有数据框（df1）：

                 DP1       DP2       DP3       DP4       DP5       DP6       DP7       DP8       DP9      DP10
OP1            3.359070  1.748457  1.488064  1.072251  1.209890  1.070304  1.060037  1.073360  1.018044   NaN
OP2            2.978232  1.879798  1.243196  1.187115  1.106631  1.153122  1.061442  1.058955       NaN   NaN
OP3            4.187777  1.723949  1.293835  1.187355  1.092288  1.086494  1.047356       NaN       NaN   NaN
OP4            3.957950  1.496112  1.458111  1.222045  1.013905  1.123005       NaN       NaN       NaN   NaN
OP5            3.609144  1.755843  1.295679  1.058462  1.002556       NaN       NaN       NaN       NaN   NaN
OP6            3.835973  2.056845  1.575320  1.092493       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN   NaN
OP7            3.408095  1.865307  1.653651       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN   NaN
OP8            4.590085  1.870876       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN   NaN
OP9            4.690647       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN   NaN
Weighted Avg   3.827345  1.798862  1.431810  1.144936  1.078714  1.110358  1.055943  1.065052  1.018044   1.0
CDF           15.477815  4.044008  2.248093  1.570105  1.371348  1.271280  1.144927  1.084270  1.018044   1.0

第二个数据帧（df2）：

           Paid
OP1   3901463.0
OP2   5339085.0
OP3   4909315.0
OP4   4588268.0
OP5   3873311.0
OP6   3691712.0
OP7   3483130.0
OP8   2864498.0
OP9   1363294.0
OP10   344014.0

我想将 df1(CDF) 的最后一行添加到 df2 作为一列以相反的顺序。

我想要这样的输出：

  Paid        CDF
 3901463     1.00 
 5339085     1.01 
 4909315     1.08 
 4588268     1.14 
 3873311     1.27 
 3691712     1.37 
 3483130     1.57 
 2864498     2.24 
 1363294     4.04 
 344014      15.47

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

一个简单的方法是：

df2['CDF'] = df.loc['CDF'].values[::-1]

或者使用pandas.DataFrame.assign

df2 = df2.assign(CDF=df.loc['CDF'].values[::-1])

两个打印：

          Paid        CDF
index                    
OP1    3901463          1
OP2    5339085   1.018044
OP3    4909315   1.084270
OP4    4588268   1.144927
OP5    3873311   1.271280
OP6    3691712   1.371348
OP7    3483130   1.570105
OP8    2864498   2.248093
OP9    1363294   4.044008
OP10    344014  15.477815

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以从行中提取值，使用np.flip() 反转它们，然后创建一个新列。

import numpy as np

df2['CDF'] = np.flip(df1.loc['CDF'].values)

【讨论】：

https://stackoverflow.com/q/66983920/15506607你能解决这个问题吗。

【解决方案3】：

有点笨拙，但如果你想在所有 pandas 中保留它，你可以这样做：

import pandas as pd

df2['CDF'] = pd.Series(df1.loc['CDF'].sort_values().values, index=df2.index)

【讨论】：