<small id='OTz8v'></small><noframes id='OTz8v'>

<legend id='OTz8v'><style id='OTz8v'><dir id='OTz8v'><q id='OTz8v'></q></dir></style></legend>
    • <bdo id='OTz8v'></bdo><ul id='OTz8v'></ul>
    1. <i id='OTz8v'><tr id='OTz8v'><dt id='OTz8v'><q id='OTz8v'><span id='OTz8v'><b id='OTz8v'><form id='OTz8v'><ins id='OTz8v'></ins><ul id='OTz8v'></ul><sub id='OTz8v'></sub></form><legend id='OTz8v'></legend><bdo id='OTz8v'><pre id='OTz8v'><center id='OTz8v'></center></pre></bdo></b><th id='OTz8v'></th></span></q></dt></tr></i><div id='OTz8v'><tfoot id='OTz8v'></tfoot><dl id='OTz8v'><fieldset id='OTz8v'></fieldset></dl></div>
    2. <tfoot id='OTz8v'></tfoot>

        如何在Pandas中连接包含List(Series)的两列

        时间:2024-08-22
          <tbody id='XMoCP'></tbody>
        <i id='XMoCP'><tr id='XMoCP'><dt id='XMoCP'><q id='XMoCP'><span id='XMoCP'><b id='XMoCP'><form id='XMoCP'><ins id='XMoCP'></ins><ul id='XMoCP'></ul><sub id='XMoCP'></sub></form><legend id='XMoCP'></legend><bdo id='XMoCP'><pre id='XMoCP'><center id='XMoCP'></center></pre></bdo></b><th id='XMoCP'></th></span></q></dt></tr></i><div id='XMoCP'><tfoot id='XMoCP'></tfoot><dl id='XMoCP'><fieldset id='XMoCP'></fieldset></dl></div>
        1. <small id='XMoCP'></small><noframes id='XMoCP'>

          <legend id='XMoCP'><style id='XMoCP'><dir id='XMoCP'><q id='XMoCP'></q></dir></style></legend>

        2. <tfoot id='XMoCP'></tfoot>

            • <bdo id='XMoCP'></bdo><ul id='XMoCP'></ul>

                  本文介绍了如何在Pandas中连接包含List(Series)的两列的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着跟版网的小编来一起学习吧!

                  问题描述

                  我想把 pandas 的两根柱子连接起来。每列由1x4元素的浮点列表组成。我想合并两列,这样输出就是一个1x8的向量。下面显示了数据帧的一个片段

                  ue,bs
                  "[1.27932459e-01 7.83234197e-02 3.24789420e-02 4.34971932e-01]","[2.97806183e-01 2.32453145e-01 3.10236304e-01 1.69975788e-02]"
                  "[0.05627587 0.4113416  0.02160842 0.20420576]","[1.64862491e-01 1.35556330e-01 2.59050065e-02 1.42498115e-02]"
                  

                  要连接两列,我执行以下操作:

                  df['ue_bs'] = zip(df_join['ue'], df_join['bs'])
                  

                  由此,我获得了一个新列‘ue_bs’,其中包含df['ue_bs']第一行的以下内容:

                  (array([1.27932459e-01, 7.83234197e-02, 3.24789420e-02, 4.34971932e-01]),
                   array([2.97806183e-01, 2.32453145e-01, 3.10236304e-01, 1.69975788e-02]))
                  
                  但是,它们仍然是两个数组。为了将它们合并,我进行了如下操作:

                  a = df['ue_bs'][0]
                  np.concatenate((a[0], a[1]), axis=0)
                  

                  然后,我得到了

                  array([1.27932459e-01, 7.83234197e-02, 3.24789420e-02, 4.34971932e-01,
                     2.97806183e-01, 2.32453145e-01, 3.10236304e-01, 1.69975788e-02])
                  

                  我在想,有没有一种巧妙的方法可以在单行代码中做到这一点,而不是必须遍历df['ue_bs']并执行np.concatenate()

                  推荐答案

                  要在Python中连接两个列表,最简单的方法是使用+。在 pandas 中连接列时也是如此。您只需执行以下操作:

                  df['ue_bs'] = df['ue'] + df['bs']
                  

                  如果列类型为Numpy数组,可以在连接前先将其转换为普通python列表:

                  df['ue_bs'] = df['ue'].apply(lambda x: x.tolist()) + df['bs'].apply(lambda x: x.tolist())
                  

                  这篇关于如何在Pandas中连接包含List(Series)的两列的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持跟版网!

                  上一篇:合并具有多索引的两个数据帧 下一篇:如果dataframe中的行以关键字开头,请将其与上面的行连接起来

                  相关文章

                  <legend id='2jEtn'><style id='2jEtn'><dir id='2jEtn'><q id='2jEtn'></q></dir></style></legend>

                      <bdo id='2jEtn'></bdo><ul id='2jEtn'></ul>

                    <i id='2jEtn'><tr id='2jEtn'><dt id='2jEtn'><q id='2jEtn'><span id='2jEtn'><b id='2jEtn'><form id='2jEtn'><ins id='2jEtn'></ins><ul id='2jEtn'></ul><sub id='2jEtn'></sub></form><legend id='2jEtn'></legend><bdo id='2jEtn'><pre id='2jEtn'><center id='2jEtn'></center></pre></bdo></b><th id='2jEtn'></th></span></q></dt></tr></i><div id='2jEtn'><tfoot id='2jEtn'></tfoot><dl id='2jEtn'><fieldset id='2jEtn'></fieldset></dl></div>
                    1. <tfoot id='2jEtn'></tfoot>

                      <small id='2jEtn'></small><noframes id='2jEtn'>