关于pandas 多文件合并的问题

wp231957

现在有三个df （分别是从三个文件load下来的）
>>> dfa
   Unnamed: 0  Unnamed: 1 姓名  年龄   身份
0         NaN         NaN  A  10  111
1         NaN         NaN  B  12  222
2         NaN         NaN  C  13  111
3         NaN         NaN  D  15  222
4         NaN         NaN  E  16  111

>>> dfb
   Unnamed: 0  Unnamed: 1  Unnamed: 2  年龄 姓名   身份
0         NaN         NaN         NaN  20  a  111
1         NaN         NaN         NaN  21  b  222
2         NaN         NaN         NaN  22  c  111
3         NaN         NaN         NaN  23  d  222
4         NaN         NaN         NaN  24  e  111
5         NaN         NaN         NaN  25  z  222

>>> dfc
   Unnamed: 0  Unnamed: 1   身份  年龄  姓名
0         NaN         NaN  111  31   f
1         NaN         NaN  222  32   g
2         NaN         NaN  111  33  gh
3         NaN         NaN  222  34   i
4         NaN         NaN  111  35   k
5         NaN         NaN  222  36   q
6         NaN         NaN  222  37   w
7         NaN         NaN  111  38   s
>>>

除了干扰字段外，他们的主字段都是一样的，就是顺序不同 ，  如何合并成一个df  字段按照   身份   年龄   姓名  的顺序  

FishC

要将这三个DataFrame合并成一个，并按照字段顺序“身份”、“年龄”、“姓名”排列，可以使用`pandas`库中的`concat`函数。首先，我们需要确保每个DataFrame的列顺序一致，然后再进行合并。以下是实现步骤：

1. 重新排列每个DataFrame的列顺序。
2. 使用`concat`函数合并DataFrame。

以下是具体的代码实现：

import pandas as pd

# 假设dfa, dfb, dfc已经加载

# 重新排列列顺序
dfa = dfa[['身份', '年龄', '姓名']]
dfb = dfb[['身份', '年龄', '姓名']]
dfc = dfc[['身份', '年龄', '姓名']]

# 合并DataFrame
result = pd.concat([dfa, dfb, dfc], ignore_index=True)

print(result)

这样就可以得到一个合并后的DataFrame，字段顺序为“身份”、“年龄”、“姓名”。
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wp231957

FishC 发表于 2024-12-30 14:09
要将这三个DataFrame合并成一个，并按照字段顺序“身份”、“年龄”、“姓名”排列，可以使用`pandas`库中 ...

合并后的数据，能否增加一列，用以区分哪些数据是dfa的  哪些是dfb的  哪些是dfc的

FishC

wp231957 发表于 2024-12-30 14:17
FishC 发表于 2024-12-30 14:09
要将这三个DataFrame ...

要在合并后的DataFrame中增加一列以区分数据来源，可以在合并之前为每个DataFrame添加一个新的列，标识其来源。然后再进行合并。以下是具体的实现步骤：

1. 为每个DataFrame添加一个新的列，标识数据来源。
2. 使用`concat`函数合并DataFrame。

以下是代码实现：

import pandas as pd

# 假设dfa, dfb, dfc已经加载

# 为每个DataFrame添加来源标识
dfa['来源'] = 'dfa'
dfb['来源'] = 'dfb'
dfc['来源'] = 'dfc'

# 重新排列列顺序
dfa = dfa[['身份', '年龄', '姓名', '来源']]
dfb = dfb[['身份', '年龄', '姓名', '来源']]
dfc = dfc[['身份', '年龄', '姓名', '来源']]

# 合并DataFrame
result = pd.concat([dfa, dfb, dfc], ignore_index=True)

print(result)

这样，合并后的DataFrame中就会有一列“来源”，用以区分数据是来自`dfa`、`dfb`还是`dfc
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wp231957

FishC 发表于 2024-12-30 14:35
要在合并后的DataFrame中增加一列以区分数据来源，可以在合并之前为每个DataFrame添加一个新的列，标识 ...

有30个数据
比如：
0.66   0.66    0.71    0.64    0.72     0.6
0.63   0.64    0.66    0.62    0.7       0.7
0.69   0.67    0.67    0.64    0.74     0.74
0.74    0.72   0.62    0.7      0.7      0.68
0.69    0.64   0.66    0.58    0.49     0.85
如何把他们分成5组  每组6个数据，要求这5组数据的和  尽量接近（最小方差）

FishC

wp231957 发表于 2025-01-06 11:14
FishC 发表于 2024-12-30 14:35
要在合并后的DataFra ...

要将这些数据分成5组且每组包含6个数据，并使每组的和尽量接近（即最小化方差），可以使用以下方法。这是一种近似解决方案，因为没有现成的方法能绝对完美地满足所有情况，尤其是当数据组合有限时。

我们可以使用`itertools`库生成可能的分组方式，然后计算每组的和方差，选择方差最小的组合。以下是一个实现步骤的简要代码示例：

import numpy as np
from itertools import permutations

# 输入数据
data = np.array([
    0.66, 0.66, 0.71, 0.64, 0.72, 0.6,
    0.63, 0.64, 0.66, 0.62, 0.7, 0.7,
    0.69, 0.67, 0.67, 0.64, 0.74, 0.74,
    0.74, 0.72, 0.62, 0.7, 0.7, 0.68,
    0.69, 0.64, 0.66, 0.58, 0.49, 0.85
])

# 生成所有可能的分组方式
def generate_groups(data):
    all_perms = permutations(data)
    min_variance = float('inf')
    best_group = None
    
    for perm in all_perms:
        groups = [np.array(perm[i:i+6]) for i in range(0, len(perm), 6)]
        sums = [group.sum() for group in groups]
        variance = np.var(sums)
        
        if variance < min_variance:
            min_variance = variance
            best_group = groups
    
    return best_group

# 找到最佳分组
best_group = generate_groups(data)

# 输出结果
for i, group in enumerate(best_group):
    print(f"Group {i+1}: {group}, Sum: {group.sum()}")

请注意，以上代码的复杂度较高，计算时间可能较长。这是因为`itertools.permutations`在数据量较大时生成的排列组合数量非常可观。对于更大的数据集，可以考虑使用更复杂的优化算法，如模拟退火等。

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wp231957

FishC 发表于 2025-1-6 11:15
要将这些数据分成5组且每组包含6个数据，并使每组的和尽量接近（即最小化方差），可以使用以下方法。这 ...

原始数据952条   分成17组  每组56个数据   
我的电脑 卡顿了   不知道是没算出来啊   还是死机了
952分17组  有多少种组合啊

FishC

wp231957 发表于 2025-01-06 12:08
FishC 发表于 2025-1-6 11:15
要将这些数据分成5组且 ...

将952个数据分成17组，每组56个数据，这个问题实质上是一个组合优化问题，其可能的组合数量非常庞大。具体来说，这涉及到复杂的排列组合计算。

如果按照数学方法尝试计算所有可能的组合及其变体，由于要考虑每个数据的位置，这个组合数非常巨大，无法直接计算。这种超大规模的组合通常不适合用穷举法来解决。

在实际应用中，通常采用启发式算法或优化算法来找到接近最优解的方式，例如模拟退火算法、遗传算法等，以避免穷举所有组合带来的巨大的计算量。因此，对于大规模分组问题，建议尝试优化算法而不是穷举所有组合。

如果您的计算机卡顿，很可能是因为计算复杂度过大，建议采用优化算法来简化计算过程。

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wp231957

FishC 发表于 2025-1-6 12:08
将952个数据分成17组，每组56个数据，这个问题实质上是一个组合优化问题，其可能的组合数量非常庞大。 ...

整合数字序列
3，4，6，9，10，12，15，16，17，18，19，20

要求是  把连续的 放在一起  用连词符 连起来
比如：
3-4,6,9-10,12,15-20

FishC

wp231957 发表于 2025-01-08 10:59
FishC 发表于 2025-1-6 12:08
将952个数据分成17组， ...

要将给定的数字序列整合成连续的范围并用连字符连接，可以编写一个简单的Python函数来实现。以下是一个示例代码：

def consolidate_sequence(numbers):
    if not numbers:
        return ""

    numbers.sort()
    result = []
    start = numbers[0]
    end = numbers[0]

    for num in numbers[1:]:
        if num == end + 1:
            end = num
        else:
            if start == end:
                result.append(f"{start}")
            else:
                result.append(f"{start}-{end}")
            start = end = num

    if start == end:
        result.append(f"{start}")
    else:
        result.append(f"{start}-{end}")

    return ",".join(result)

# 示例使用
numbers = [3, 4, 6, 9, 10, 12, 15, 16, 17, 18, 19, 20]
print(consolidate_sequence(numbers))

这个函数会输出：`3-4,6,9-10,12,15-20

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wp231957

FishC 发表于 2025-1-8 10:59
要将给定的数字序列整合成连续的范围并用连字符连接，可以编写一个简单的Python函数来实现。以下是一个 ...

如果改用pandas来做  套用现成的函数  是不是有简单的代码呢
整合数字序列
3，4，6，9，10，12，15，16，17，18，19，20

要求是  把连续的 放在一起  用连词符 连起来
比如：
3-4,6,9-10,12,15-20

FishC

wp231957 发表于 2025-01-08 11:03
FishC 发表于 2025-1-8 10:59
要将给定的数字序列整 ...

可以使用`pandas`来处理该问题，通过它的`diff`方法来找出序列中断的地方，然后整合连续的数字。以下是一个简单的方法：

import pandas as pd

# 输入数据
numbers = [3, 4, 6, 9, 10, 12, 15, 16, 17, 18, 19, 20]

# 将数据放入DataFrame
df = pd.DataFrame(numbers, columns=['num'])

# 找出间隔
df['gap'] = df['num'].diff().ne(1).cumsum()

# 整合连续的数字
ranges = df.groupby('gap')['num'].agg(['min', 'max'])
result = ','.join([f"{row['min']}" if row['min'] == row['max'] else f"{row['min']}-{row['max']}" for idx, row in ranges.iterrows()])

print(result)

这个脚本会输出：`3-4,6,9-10,12,15-20`，这就是您想要的格式。利用`pandas`的`groupby`和`agg`功能可以方便地进行这样的操作。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。