Pandas DataFrame .ix方法的行为

Question

这里有两个数据帧，我想要连接在一起，列明智。

>>> df1 = pd.DataFrame({'letters' : ['a', 'b', 'c'], 'numbers' : [1, 2, 3]})
>>> df2 = pd.DataFrame({'Cities' : ['Rome', 'Venice'], 'floats' : [1.1 , 2.2]})

>>> df1
  letters  numbers
0       a        1
1       b        2
2       c        3

>>> df2
   Cities  floats
0    Rome     1.1
1  Venice     2.2

行数不匹配。我想附加第二行的副本(可能是任意行)，所以我尝试了.

>>> df2.ix[[0, 1, 1]]
   Cities  floats
0    Rome     1.1
1  Venice     2.2
1  Venice     2.2

当连接两个数据帧时，我得到一个ValueError.

pd.concat([df1, df2.ix[[0, 1, 1]]], axis = 1)
ValueError: Shape of passed values is (4, 6), indices imply (4, 4)

我试着用复制的行制作一个新的表副本，但没有结果.

pd.concat([df1, df2.ix[[0, 1, 1]]].copy(), axis = 1)
ValueError: Shape of passed values is (4, 6), indices imply (4, 4)

这是一个人为的理解的例子，而不是一个实际的问题，因为前提是有点傻。我仍然想要一个正确的答案，尽管我希望得到一个预期的结果.

  letters  numbers  Cities  floats
0       a        1    Rome     1.1
1       b        2  Venice     2.2
2       c        3  Venice     2.2

Answer 1

pd.concat根据DataFrames的索引对行。由于df2.ix[...]有两行具有相同的索引，所以pd.concat不会将第二个“威尼斯”行放在索引2的一行上。要重新编号索引，请在连接之前调用reset_index()：

In [102]: pd.concat([df1, df2.iloc[[0, 1, 1]].reset_index()], axis=1)
Out[102]: 
  letters  numbers  index  Cities  floats
0       a        1      0    Rome     1.1
1       b        2      1  Venice     2.2
2       c        3      1  Venice     2.2