统计基础

统计基础

dataframe的index索引是否可以重复

量化交易李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 5326 次浏览 • 2017-12-30 15:10 • 来自相关话题

答案是肯定的。
  df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [10, 20, 30, 40, 50]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [6], 'B': [60]})
print 'df\n', df
print 'df2\n', df2输出如下:
df1





df2




 
然后进行合并: df_x = [df, df2]
result = pd.concat(df_x)
print 'first result\n', result
合并后的结果:





 
合并后的index是[0,1,2,3,4,0] 所以index集合是一个类似list的结构,而非set结构,允许重复数据的存在。
 
原文链接:http://30daydo.com/article/256 
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答案是肯定的。
 
    df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [10, 20, 30, 40, 50]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [6], 'B': [60]})
print 'df\n', df
print 'df2\n', df2
输出如下:
df1
df.PNG


df2
df2.PNG

 
然后进行合并:
    df_x = [df, df2]
result = pd.concat(df_x)
print 'first result\n', result

合并后的结果:

dfx.PNG

 
合并后的index是[0,1,2,3,4,0] 所以index集合是一个类似list的结构,而非set结构,允许重复数据的存在。
 
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dataframe的index索引是否可以重复

量化交易李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 5326 次浏览 • 2017-12-30 15:10 • 来自相关话题

答案是肯定的。
  df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [10, 20, 30, 40, 50]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [6], 'B': [60]})
print 'df\n', df
print 'df2\n', df2输出如下:
df1





df2




 
然后进行合并: df_x = [df, df2]
result = pd.concat(df_x)
print 'first result\n', result
合并后的结果:





 
合并后的index是[0,1,2,3,4,0] 所以index集合是一个类似list的结构,而非set结构,允许重复数据的存在。
 
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答案是肯定的。
 
    df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [10, 20, 30, 40, 50]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [6], 'B': [60]})
print 'df\n', df
print 'df2\n', df2
输出如下:
df1
df.PNG


df2
df2.PNG

 
然后进行合并:
    df_x = [df, df2]
result = pd.concat(df_x)
print 'first result\n', result

合并后的结果:

dfx.PNG

 
合并后的index是[0,1,2,3,4,0] 所以index集合是一个类似list的结构,而非set结构,允许重复数据的存在。
 
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