Pandas concat 失败问题的解决方案

在本文中，我们将介绍如何解决Pandas concat方法在合并数据集时出现的失败问题。

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问题描述

在使用Pandas concat方法时，有时会遇到数据集不能成功合并的问题，具体表现为：方法返回结果的数据行数比预期的要小，或者出现NaN值等情况。下面我们针对这些问题逐一进行解释和解决方案的介绍。

数据行数比预期小

当使用Pandas concat方法合并两个数据集时，如果结果数据集中的行数比预期少，我们需要进一步了解数据集的情况。

首先要确认的是两个数据集是否有重复的行

通过如下代码可以检查两个数据集是否有重复的行，并进行删除：

df1.drop_duplicates(inplace=True)
df2.drop_duplicates(inplace=True)

检查两个数据集的索引是否一致

有时候两个数据集在合并之前索引上是不一致的，这时可以通过reset_index()方法

df1 = df1.reset_index(drop=True)
df2 = df2.reset_index(drop=True)

之后再进行合并。

使用ignore_index参数

如果两个数据集合并之后索引重复，可以通过ignore_index参数来解决：

df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

出现NaN值

当使用Pandas concat方法合并数据集时，如果出现NaN值可以采用如下方法解决：

指定join属性为”inner”

在Pandas中可以指定join属性，如果都存在的列标签不相同，则inner连接方法会将它们从结果中剔除。

df_inner = pd.concat([df2, df1], join='inner')

在以上代码中，join属性被设置为”inner”，如果合并后产生重复行，这些重复行将被从结果中剔除。

指定join属性为”outer”

如果join属性设置为”outer”，则合并后所有数据集中存在的行/列标签都将出现在结果中，如果某个数据集中没有某一行/列标签，则用NaN值进行填充。

df_outer = pd.concat([df2, df1], join='outer')

在以上代码中，join属性被设置为”outer”，这样就会在结果数据集中保留所有的行/列标签，如果某些标签在其中一个数据集中不存在，则会用NaN值进行填充。

使用append()方法

使用pd.append()方法在两个数据集中增加一行：

col1 = ['Tom', 'Betty', 'Henry', 'Paul']
col2 = ['33.2','10.98','52.21','34.56']
data_to_be_added = pd.DataFrame([col1, col2], columns=['person','age'])
df_concat = pd.concat([df1, data_to_be_added])

以上代码中，我们将数据集df1和data_to_be_added合并，得到一个新的数据集df_concat，data_to_be_added数据集中列名被重命名为了person和age。

总结

通过以上的解释和实例，我们对Pandas concat方法的运用和调试都有了更加深入的理解。在实际应用过程中，如果遇到合并数据集时出现的问题，我们可以根据具体情况采取合适的解决方案。