Изменение формы, объединение и агрегирование нескольких панд DataFrames - PullRequest
Новая
       22

Изменение формы, объединение и агрегирование нескольких панд DataFrames

0 голосов
/ 08 апреля 2019

У меня есть пять различных фреймов данных панд, показывающих результаты расчетов, выполненных для одних и тех же данных с одинаковым количеством выборок, все массивы одинаковы по форме.(5x10) 

df shape for each data set:



   (recording channels)
   0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
t)
0  x x x x x x x x x x
1  x x x x x x x x x x
2  x x x x x x x x x x
3  x x x x x x x x x x
4  x x x x x x x x x x


df 1 : calculation 1
df 2 : calculation 2
.
.
.
df 5 : calculation 5

Я хочу объединить все эти фреймы данных в один фрейм данных, который выглядит примерно так: 

recording_channel-----time-----cal_1----cal_2----cal_3....cal_5
       0                0        x        x        x        x
       0                1        x        x        x        x
       0                2        x        x        x        x
       0                3        x        x        x        x
       0                4        x        x        x        x
       1                0        x        x        x        x
       1                1        x        x        x        x
       1                2        x        x        x        x
       1                3        x        x        x        x
       1                4        x        x        x        x
       .                .        .        .        .        .
       .                .        .        .        .        .
       9                4        x        x        x        x

код для генерации данных: 

import numpy as np 
import pandas as pd

list_df = []

for i in range(5):
    a = np.array(np.random.randint(0,1000+i, 50))
    a = a.reshape(5,10)
    df = pd.DataFrame(a)
    list_df.append(df)

for i in list_df:
    print(len(i))

df_joined = pd.concat(list_df, axis=1)

print(df_joined)

1 Ответ

0 голосов
/ 08 апреля 2019

Используя ваш код для генерации данных, мы используем melt для преобразования его из формата wide в long: 

df_all = pd.DataFrame()
for i in range(5):
    a = np.array(np.random.randint(0,1000+i, 50))
    a = a.reshape(5,10)
    df = pd.DataFrame(a)
    list_df.append(df)
    # rather using melt here
    df_long = pd.melt(df.reset_index().rename(columns={'index': 'time'}), 
                                    id_vars='time', value_name='col', 
                                    var_name='recording_channel')
    df_all['col'+str(i+1)] = df_long['col']

# storing the other columns in your result
df_all['recording_channel'] = df_long.recording_channel
df_all['time'] = df_long.time
df_all.head()
...