pandas.concat 忘记列名

Question

我正在尝试DataFrame从两个现有框架的列创建一个新的，但在 之后concat()，列名丢失，我无法分配新的：

import pandas
import datetime

dt = datetime.datetime

df1 = pandas.DataFrame({'value': [1.1, 2.1], 'foo': ['a', 'b']}, index=[dt(2015, 11, 1), dt(2015, 11, 2)])
df2 = pandas.DataFrame({'value': [1.2, 2.2]}, index=[dt(2015, 11, 3), dt(2015, 11, 4)])

# Keeps 'foo'
df = pandas.concat([df1, df2])
print df
print

# Without foo but column names are also lost
# plus there is an additional odd line "Name: value, dtype: float64"
df = pandas.concat([df1['value'], df2['value']])
print df
print

# AttributeError: 'Series' object has no attribute 'columns'
print repr(df.columns)
# no effect (probably because this isn't a supported attribute)
df.columns = ['value']
print df

# Fails: rename() got an unexpected keyword argument "columns"
df.rename(columns={'': 'value'}, inplace=True)
print df

我得到的输出：

2015-11-01    1.1
2015-11-02    2.1
2015-11-03    1.2
2015-11-04    2.2

我想要的输出：

            value
2015-11-01    1.1
2015-11-02    2.1
2015-11-03    1.2
2015-11-04    2.2

Answer 1

这是因为：

df = pandas.concat([df1['value'], df2['value']])

连接 2 个Series对象而不是 dfs，

如果你这样做：

In [201]:
df = pd.concat([df1[['value']], df2[['value']]])
df

Out[201]:
            value
2015-11-01    1.1
2015-11-02    2.1
2015-11-03    1.2
2015-11-04    2.2

然后你会得到一个带有“值”列的 df

double[[]]强制返回 df，因为它将传入的 param 解释为 cols 列表（只有 1 个条目）而不是列标签，后者将返回Series设计为

你可以在这里看到不同之处：

In [202]:
print(type(df1['value']))
print(type(df1[['value']]))

<class 'pandas.core.series.Series'>
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

其余代码失败，因为该对象属于类型，Series并且 aSeries具有columns属性或允许重命名列是没有意义的。