作者:OutMan王 | 来源:互联网 | 2022-12-05 15:41
我有3个具有彼此相同的列名称的数据框。说:
df1
column1 column2 column3
a b c
d e f
df2
column1 column2 column3
g h i
j k l
df3
column1 column2 column3
m n o
p q r
每个数据框具有不同的值,但列相同。我尝试了append和concat,以及合并外部但有错误。这是我尝试过的:
df_final = df1.append(df2, sort=True,ignore_index=True).append2(df3, sort=True,ignore_index=True)
我也尝试过:
df_final = pd.concat([df1, df2, df3], axis=1)
但是我得到这个错误:
AssertionError: Number of manager items must equal union of block items# manager items: 61, # tot_items: 62
我已经搜索了该错误,但似乎无法理解为什么发生这种情况。任何指导深表感谢!
1> jezrael..:
我认为在某些或所有DataFrame中重复的列名存在问题。
#simulate error
df1.columns = ['column3','column1','column1']
df2.columns = ['column5','column1','column1']
df3.columns = ['column2','column1','column1']
df_final = pd.concat([df1, df2, df3])
AssertionError:管理器项数必须等于块项的并集#管理器项:4,#tot_items:5
您可以找到重复的列名称:
print (df3.columns[df3.columns.duplicated(keep=False)])
Index(['column1', 'column1'], dtype='object')
可能的解决方案是通过列表设置列名称:
df3.columns = ['column1','column2','column3']
print (df3)
column1 column2 column3
0 m n o
1 p q r
或删除重复名称重复的列:
df31 = df3.loc[:, ~df3.columns.duplicated()]
print (df31)
column2 column1
0 m n
1 p q
然后concat
还是append
应该很好用。