我試圖在 Python 中將兩個 DataFrame 添加在一起，首先將它們的索引列設置為等于現有列之一。但是，在以下線程中使用評分最高的方法會出現錯誤：這是問題的一個簡單示例：import pandas as pdimport numpy as npa = np.array([['A',1.,2.,3.],['B',1.,2.,3.],['C',1.,2.,3.]])a = pd.DataFrame(a)a = a.set_index(0)a 1 2 30 A 1.0 2.0 3.0B 1.0 2.0 3.0C 1.0 2.0 3.0b = np.array([['A',1.,2.,3.],['B',1.,2.,3.]])b = pd.DataFrame(b)b.set_index(0)b 1 2 30 A 1.0 2.0 3.0B 1.0 2.0 3.0df_add = a.add(b,fill_value=1)和錯誤：Traceback (most recent call last): File "<ipython-input-150-885d92411f6c>", line 1, in <module> df_add = a.add(b,fill_value=1) File "/home/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/ops.py", line 1234, in f return self._combine_frame(other, na_op, fill_value, level) File "/home/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/frame.py", line 3490, in _combine_frame result = _arith_op(this.values, other.values) File "/home/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/frame.py", line 3459, in _arith_op return func(left, right) File "/home/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/ops.py", line 1195, in na_op result[mask] = op(xrav, yrav)TypeError: must be str, not int任何有關防止此問題的幫助將不勝感激。
1 回答
慕田峪9158850
TA貢獻1794條經驗 獲得超8個贊
問題出在已定義的 DataFrame 中 - 所有數據都轉換為 2d numpy 數組中的字符串：
a = np.array([['A',1.,2.,3.],['B',1.,2.,3.],['C',1.,2.,3.]])
print (a)
[['A' '1.0' '2.0' '3.0']
['B' '1.0' '2.0' '3.0']
['C' '1.0' '2.0' '3.0']]
解決方案是刪除字符串值并按列表指定索引：
a = np.array([[1.,2.,3.],[1.,2.,3.],[1.,2.,3.]])
a = pd.DataFrame(a, index=list('ABC'))
b = np.array([[1.,2.,3.],[1.,2.,3.]])
b = pd.DataFrame(b, index=list('AB'))
df_add = a.add(b,fill_value=1)
print (df_add)
0 1 2
A 2.0 4.0 6.0
B 2.0 4.0 6.0
C 2.0 3.0 4.0
或者在將 index 設置為floats后轉換 DataFrames ：
a = np.array([['A',1.,2.,3.],['B',1.,2.,3.],['C',1.,2.,3.]])
a = pd.DataFrame(a)
a = a.set_index(0).astype(float)
b = np.array([['A',1.,2.,3.],['B',1.,2.,3.]])
b = pd.DataFrame(b)
b = b.set_index(0).astype(float)
df_add = a.add(b,fill_value=1)
print (df_add)
1 2 3
0
A 2.0 4.0 6.0
B 2.0 4.0 6.0
C 2.0 3.0 4.0
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