如何在python中连接一个系列到pandas数据框架?

Question

我想遍历一个数据框的行，并将该行连接到另一个数据框，基本上是用一些行构建一个不同的数据框。

例如:IPCSection和IPCClass数据帧

allcolumns = np.concatenate((IPCSection.columns, IPCClass.columns), axis = 0)
finalpatentclasses = pd.DataFrame(columns=allcolumns)
for isec, secrow in IPCSection.iterrows():
for icl, clrow in IPCClass.iterrows():
if (secrow[0] in clrow[0]):
pdList = [finalpatentclasses, pd.DataFrame(secrow), pd.DataFrame(clrow)]
finalpatentclasses = pd.concat(pdList, axis=0, ignore_index=True)
display(finalpatentclasses)

输出为:

我希望nan值消失，并将所有数据移动到正确的列下。我尝试了axis = 1，但弄乱了列名。Append不能很好地工作，所有的值都以对角线的方式放置在具有nan值的表中。

Answer 1

好了，我明白了。这个想法是，您创建一个newrowDataframe，并将所有数据连接到一个列表中，从那里您可以将其添加到数据框中，然后与最终数据框进行连接。

代码如下:

allcolumns = np.concatenate((IPCSection.columns, IPCClass.columns), axis = 0)
finalpatentclasses = pd.DataFrame(columns=allcolumns)
for isec, secrow in IPCSection.iterrows():
for icl, clrow in IPCClass.iterrows():
newrow = pd.DataFrame(columns=allcolumns)
values = np.concatenate((secrow.values, subclrow.values), axis=0)
newrow.loc[len(newrow.index)] = values 
finalpatentclasses = pd.concat([finalpatentclasses, newrow], axis=0)
finalpatentclasses.reset_index(drop=false, inplace=True)
display(finalpatentclasses)

更新下面的代码会更有效率:

allcolumns = np.concatenate((IPCSection.columns, IPCClass.columns, IPCSubClass.columns, IPCGroup.columns), axis = 0)
newList = []
for secrow in IPCSection.itertuples():
for clrow in IPCClass.itertuples():
if (secrow[1] in clrow[1]):
values = ([secrow[1], secrow[2], subclrow[1], subclrow[2]])
new_row = {IPCSection.columns[0]: [secrow[1]], IPCSection.columns[1]: [secrow[2]],
IPCClass.columns[0]: [clrow[1]], IPCClass.columns[1]: [clrow[2]]}
newList.append(values)
finalpatentclasses = pd.DataFrame(newList, columns=allcolumns)
display(finalpatentclasses)