项目场景:
提示:
好想把自己遇到的所有bug和技术问题都写成博客,哈哈哈,这肯定是不可能的,毕竟太耗费时间了。
使用pandas处理数据,处理列表数据
问题描述:
提示:这里描述项目中遇到的问题:
test_data = pd.concat(MRI_test,X_test],axis=1)
合并失败!
因为,按行合并的两个df的行名不一致,和DF的合并规则,导致合并后的df的行数时这两个df的总和,没有数据的地方用nan显示。
解决方案:
一般方法:
#修改列标签
df.index = ['a0','a1','a2','a3','a4']
对dataframe改行名,或者说行标签,此次以列表形式修改行名
#在此处对test进行修改行标签,不然在后面合并会因为pandas合并规则而出现问题。
#1.修改行名
X_test.index = [x for x in range (320,354)]
#2.合并
test_data = pd.concat(MRI_test,X_test],axis=1)
成功!