Объединение временных рядов временных рядов, в которых дублирующиеся столбцы содержат одинаковые значения
просто используйте специальный метод «__str__» внутри вашего класса. Для класса
Адипрограмм:
def __init__(self, name):
self.company_name = name
def __str__(self):
return "I am the Founder of Adiprogrammer!"
yash = Адипрограммер («Aaditya»)
print (yash)
1
задан HS-nebula 18 January 2019 в 16:14
поделиться
1 ответ
Это зависит от того, как вы хотите реализовать логику разрешения информации, которая может не совсем совпадать. Если бы вы объединили несколько кадров, я думаю, что значение modal подходит. Взяв ваш merged_df, мы можем решить его следующим образом:
merged_df = merged_df.groupby([x.split('_')[0] for x in merged_df.columns], 1).apply(lambda x: x.mode(1)[0])
Date Gender StudyID SubjectID Test1 Test2
0 2010-05-08 M 1.0 A 1.0 1.0
1 2010-05-09 M 1.0 A NaN 2.0
2 2010-05-10 M 1.0 A 2.0 3.0
3 2010-05-08 M 1.0 B 3.0 4.0
4 2010-05-08 F 1.0 C 4.0 NaN
5 2010-05-09 F 1.0 C NaN 5.0
Или, возможно, вы хотите отдать приоритет ненулевому значению в первом кадре, тогда это .combine_first.
df1.set_index(['SubjectID', 'Date']).combine_first(df2.set_index(['SubjectID', 'Date']))
Gender StudyID Test1 Test2
SubjectID Date
A 2010-05-08 M 1.0 1.0 1.0
2010-05-09 M 1.0 NaN 2.0
2010-05-10 M 1.0 2.0 3.0
B 2010-05-08 M 1.0 3.0 4.0
C 2010-05-08 F 1.0 4.0 NaN
2010-05-09 F 1.0 NaN 5.0
Если вам нужно объединить много DataFrames, лучше всего использовать reduce из functools.
from functools import reduce
merged_df = reduce(lambda l,r: l.merge(r, on=['SubjectID', 'Date'], how='outer', suffixes=['_l', '_r']),
[df1, df2 ,df1, df2, df2])
У вас будет много перекрывающихся столбцов, но вы все равно сможете их разрешить:
merged_df.groupby([x.split('_')[0] for x in merged_df.columns], 1).apply(lambda x: x.mode(1)[0])
Date Gender StudyID SubjectID Test1 Test2
0 2010-05-08 M 1.0 A 1.0 1.0
1 2010-05-10 M 1.0 A 2.0 3.0
2 2010-05-08 M 1.0 B 3.0 4.0
3 2010-05-08 F 1.0 C 4.0 NaN
4 2010-05-09 M 1.0 A NaN 2.0
5 2010-05-09 F 1.0 C NaN 5.0
0
ответ дан ALollz 18 January 2019 в 16:14
поделиться
Другие вопросы по тегам: