连接Seaborn色调的数据帧(添加关键字)

Question

我想让这段代码更加优雅和简洁。我有三个数据帧需要组合使用Seaborn色调。我需要为色调本身添加一个关键点。

这就是我所想到的，但我觉得必须有一种更优雅、更高效的方法

df = pd.DataFrame({ 'A' : range(3), 'B' : range(3) })
frames = (df.copy(), df.copy(), df.copy())
f_names = ["one", "two", "three"]
dff = pd.DataFrame()
for e, f in enumerate(frames):
tmp = f.copy()
tmp['name'] = f_names[e]
dff = dff.append(tmp, ignore_index=True)
print(dff)

Output:
A  B   name
0  0  0    one
1  1  1    one
2  2  2    one
3  0  0    two
4  1  1    two
5  2  2    two
6  0  0  three
7  1  1  three
8  2  2  three

谢谢！

Answer 1

IIUC，您需要重复n次df并添加n个标签(此处n=3(。

你有几个选择。

concat+np.repeat

将输入连接n次，并将重复的标签添加为新列。

f_names = ["one", "two", "three"]
dff = pd.concat([df]*len(f_names), ignore_index=True)
dff['C'] = np.repeat(f_names, len(f_names))

如果您有不同的数据帧，此选项也适用：

dfs = [df1, df2, df3]
f_names = ["one", "two", "three"]
dff = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
dff['C'] = np.repeat(f_names, list(map(len, dfs)))

或者使用字典作为输入：

dff = (pd.concat({'one': df1, 'two': df2, 'three': df3}, names='C')
.reset_index(level=0)
)

交叉合并

您可以使用精心制作的系列执行交叉merge。

s = pd.Series(['one', 'two', 'three'], name='C')
dff = df.merge(s, how='cross')

输出：

A  B      C
0  0  0    one
1  0  0    two
2  0  0  three
3  1  1    one
4  1  1    two
5  1  1  three
6  2  2    one
7  2  2    two
8  2  2  three

如果行的顺序真的很重要，那么您可以将此选项与pandas.merge(系列第一(一起使用：

s = pd.Series(['one', 'two', 'three'], name='C')
dff = pd.merge(s, df, how='cross')[list(df.columns)+[s.name]]

输出：

A  B      C
0  0  0    one
1  1  1    one
2  2  2    one
3  0  0    two
4  1  1    two
5  2  2    two
6  0  0  three
7  1  1  three
8  2  2  three