python - matplotlib

Anexando dos marcos de datos con las mismas columnas, orden diferente

Question

Tengo dos marcos de datos de los pandas.

noclickDF = DataFrame([[0,123,321],[0,1543,432]], columns=[''click'', ''id'',''location''])
clickDF = DataFrame([[1,123,421],[1,1543,436]], columns=[''click'', ''location'',''id''])

Simplemente quiero unirme para que el DF final se vea como:

click  |  id   |   location
0         123        321
0         1543       432
1         421        123
1         436       1543

Como puede ver, los nombres de columna de ambos DF originales son los mismos, pero no en el mismo orden. Tampoco hay una unión en una columna.

Answer 1

Para futuros usuarios (en algún momento > pandas 0.23.0 ):

Es posible que también deba agregar sort = True para ordenar el eje de no concatenación cuando aún no esté alineado (es decir, para mantener el comportamiento de concatenación deseado del OP). Utilicé el código contribuido anteriormente y obtuve una advertencia, vea Advertencia de usuario de Python Pandas . El siguiente código funciona y no lanza una advertencia.

In [36]: pd.concat([noclickDF, clickDF], ignore_index=True, sort=True)
Out[36]: 
   click    id  location
0      0   123       321
1      0  1543       432
2      1   421       123
3      1   436      1543

Answer 2

Puedes usar el apéndice para eso

 df = noclickDF.append(clickDF)
 print df 

    click    id  location
 0      0   123       321  
 1      0  1543       432
 0      1   421       123
 1      1   436      1543

y si lo necesitas puedes restablecer el índice

df.reset_index(drop=True)
print df
   click    id  location
0      0   123       321
1      0  1543       432
2      1   421       123
3      1   436      1543

Answer 3

También pd.concat usar pd.concat :

In [36]: pd.concat([noclickDF, clickDF], ignore_index=True)
Out[36]: 
   click    id  location
0      0   123       321
1      0  1543       432
2      1   421       123
3      1   436      1543

Bajo el capó, DataFrame.append llama a pd.concat . DataFrame.append tiene código para manejar varios tipos de entrada, como series, tuplas, listas y dictados. Si le pasas un DataFrame, pasa directamente a pd.concat , por lo que usar pd.concat es un poco más directo.