Блог

Я пытаюсь объединить несколько результирующих фреймов данных вместе из функции, которую я вызвал с помощью tqdm process_map . Каждый df имеет один столбец, один индекс и 3 субиндекса. Когда я их объединяю, идентификаторы не выравниваются, как вы можете видеть ниже. Это создает NaN, которого я хотел бы избежать.

 cost_values = pd.concat(process_map(run_simulation_a0_b0_search, param_list, max_workers=4),axis=1)


                           0.01      10.00     0.01      10.00
0.01  Average distance  3.055864  0.423096       NaN       NaN
      Collisions        0.007313  0.000000       NaN       NaN
      Minimum distance  0.867630  0.332057       NaN       NaN
10.00 Average distance       NaN       NaN  0.445388  0.418373
      Collisions             NaN       NaN  0.000906  0.000000
      Minimum distance       NaN       NaN  0.280610  0.297080
 

Вот 4 dfs, напечатанных до того, как они будут возвращены run_simulation_a0_b0_search функцией

                         0.01
0.01 Collisions        0.0073125
     Average distance    3.05586
     Minimum distance    0.86763


                           10.0
0.01 Collisions               0
     Average distance  0.423096
     Minimum distance  0.332057

                           0.01
10.0 Collisions        0.00090625
     Average distance    0.445388
     Minimum distance     0.28061

                           10.0
10.0 Collisions               0
     Average distance  0.418373
     Minimum distance   0.29708