3

私はこの簡単な変数の設定を試しています：

In [94]: cc
Out[94]: 
                 d0         d1
class sample                    
5     66      0.128320  0.970817
      66      0.160488  0.969077
      77      0.919263  0.008597
6     77      0.811914  0.123960
      88      0.639887  0.262943
      88      0.312303  0.660786

In [101]: bb
Out[101]: 
                     d0         d1
class sample                    
2     22      0.730631  0.656266
      33      0.871292  0.942768
3     44      0.081831  0.714360
      55      0.600095  0.770108

In [102]: aa
Out[102]: 
                     d0         d1
class sample                    
0     00      0.190409  0.789750
      11      0.588001  0.250663
1     22      0.888343  0.428968
      33      0.185525  0.450020

次のコマンドを実行できます

In [103]: aa.append(bb)
Out[103]: 
                     d0         d1
class sample                    
0     00      0.190409  0.789750
      11      0.588001  0.250663
1     22      0.888343  0.428968
      33      0.185525  0.450020
2     22      0.730631  0.656266
      33      0.871292  0.942768
3     44      0.081831  0.714360
      55      0.600095  0.770108

同じ方法で次のコマンドを実行できないのはなぜですか？

aa.append(cc)

[次の例外が発生します]

ValueError: all arrays must be same length

アップデート：

列名を指定しなかった場合は正常に機能しますが、たとえば、4X4および8X4の名前が['d0'、'd0'、'd1'、'd1']の4つの列がある場合は、機能しなくなります。

これがエラーを再現するためのコードです

import pandas
y1 = [['0','0','1','1'],['00','11','22','33']]
y2 = [['2','2','3','3','4','4'],['44','55','66','77','88','99']]
x1  = np.random.rand(4,4)
x2 = np.random.rand(6,4)
cols = ['d1']*2 + ['d2']*2
names = ['class','idx']
aa = pandas.DataFrame(x1,index=y1,columns = cols)
aa.index.names = names
print aa
bb = pandas.DataFrame(x2,index=y2,columns = cols)
bb.index.names = names
print bb

aa.append(bb)

これを実行するにはどうすればよいですか？

ありがとう

4

1 に答える 1

1 
concatenated = pd.concat([bb, cc])

concatenated

                      0         1
class  sample                    
2      22      0.730631  0.656266
       33      0.871282  0.942768
3      44      0.081831  0.714360
       55      0.600095  0.770108
5      66      0.128320  0.970817
       66      0.160488  0.969077
       77      0.919263  0.008597
6      77      0.811914  0.123960
       88      0.639887  0.262943
       88      0.312303  0.660786

編集した質問への回答

したがって、編集した質問に答えるには、列名が重複していることが問題になります。

 cols = ['d1']*2 + ['d2']*2  # <-- this creates ['d1', 'd1', 'd2', 'd2']

そして、データフレームには、考慮されている重複列が含まれることになります。

In [62]: aa
Out[62]: 
                 d1        d1        d2        d2
class idx                                        
0     00   0.805445  0.442059  0.296162  0.041271
      11   0.384600  0.723297  0.997918  0.006661
1     22   0.685997  0.794470  0.541922  0.326008
      33   0.117422  0.667745  0.662031  0.634429

と

In [64]: bb
Out[64]: 
                 d1        d1        d2        d2
class idx                                        
2     44   0.465559  0.496039  0.044766  0.649145
      55   0.560626  0.684286  0.929473  0.607542
3     66   0.526605  0.836667  0.608098  0.159471
      77   0.216756  0.749625  0.096782  0.547273
4     88   0.619338  0.032676  0.218736  0.684045
      99   0.987934  0.349520  0.346036  0.926373

pandas.append()（またはconcat()メソッド）は、一意の列名がある場合にのみ正しく追加できます。

これを試してみてください。エラーは発生しません：-

cols2 = ['d1', 'd2', 'd3', 'd4']

cc = pandas.DataFrame(x1, index=y1, columns=cols2)
cc.index.names = names

dd = pandas.DataFrame(x2, index=y2, columns=cols2)
cc.index.names = names

今...

In [70]: cc.append(dd)
Out[70]: 
                 d1        d2        d3        d4
class idx                                        
0     00   0.805445  0.442059  0.296162  0.041271
      11   0.384600  0.723297  0.997918  0.006661
1     22   0.685997  0.794470  0.541922  0.326008
      33   0.117422  0.667745  0.662031  0.634429
2     44   0.465559  0.496039  0.044766  0.649145
      55   0.560626  0.684286  0.929473  0.607542
3     66   0.526605  0.836667  0.608098  0.159471
      77   0.216756  0.749625  0.096782  0.547273
4     88   0.619338  0.032676  0.218736  0.684045
      99   0.987934  0.349520  0.346036  0.926373
于 2012-11-07T01:23:02.833 に答える