熊貓：迭代級聯存儲在dataframes

的字典列

假設我有的pandas dataframes，其中鍵是0, 1, 2, ..., 999一個字典，並且這些值都是這樣dataframes（test_df）：熊貓：迭代級聯存儲在dataframes

  A   B   C 
0 1.438161 -0.210454 -1.983704 
1 -0.283780 -0.371773 0.017580 
2 0.552564 -0.610548 0.257276 
3 1.931332 0.649179 -1.349062 
4 1.656010 -1.373263 1.333079 
5 0.944862 -0.657849 1.526811

說，索引意味着什麼給你，並要建立一個新的數據幀，其中，列A和B被連接：

mydf=pd.concat([test_df[0]['A'],test_df[0]['B']], axis=1, keys=['A','B'])

現在，我可以在for循環中使用這一行，它遍歷我的數據框字典中的所有鍵？

如果不是，那麼將採取另一種方式做到這一點？結果將是一個有兩列的數據幀，分別爲A和B和6x1000行。索引列因此將從0變爲5999。

來源

2016-11-17 FaCoffee

如果df_dic是你的字典裏，你可以這樣做：

pd.concat([df[['A', 'B']] for df in df_dic.values()]).reset_index(drop=True)

下面是結果是什麼樣子，如果df_dic包含兩個鍵值對：

來源

2016-11-17 14:58:47 Psidom

就放心：我認爲我不會失去A-to-B配對，對嗎？ – FaCoffee

當你做'df [['A'，'B']]'時，它從你的數據框中選擇列'A'和'B'，所以列表理解創建一個數據框列表，其中'A'和'來自每個數據幀的「B」與原始數據幀中的順序相同。所以是的，它不應該。 – Psidom

熊貓：迭代級聯存儲在dataframes

回答

相關問題