Pandas concat 结果与 NaN 不一致

Question

我有一个数据框，用于将机器学习算法与分类和数值特征相匹配。因此，我分割了这个 df 并使用 one-hot 编码转换了分类特征，现在我有了 numpy 矩阵，我必须将其连接回带有数字特征的 df ，因此数字数据帧的第一行将获得第一个矩阵行作为新特征。

给出谷歌搜索“join dataframes”命令的文档和结果

pd.concat([X_numerical, pd.DataFrame(numpy_matrix)], axis=1)

但我得到了这个 - 就像“axis”参数被忽略（我清理了 np.nan 中的所有原始数据）：

我究竟做错了什么？我期望得到没有这些 NaN 的结果数据帧，其中 df 行与矩阵行一一连接

Answer 1

我发现索引未对齐可能存在问题。最好的办法是重置索引：

df = pd.concat([
       X_numerical.reset_index(), 
       pd.DataFrame(numpy_matrix)
   ], axis=1)