將多個列添加到多個數據框

我有一定數量的小數據框，其中包含給定庫存的日期和股票價格。 Someone else向我展示瞭如何遍歷它們，使它們包含在名爲all_dfs的列表中。所以all_dfs[0]將與日期和IBM美國股票，一個數據幀all_dfs[1]將日期和MMM美國股票等（如下圖所示的例子）。數據框中的日期列始終是相同的，但股票名稱都不相同，並且與股票列關聯的數字總是不同。所以，當你調用all_dfs[1]這是你會看到數據幀（即all_dfs[1].head()）：將多個列添加到多個數據框

IDX  Date   MMM US equity  
0   1/3/2000  47.19  
1   1/4/2000  45.31  
2   1/5/2000  46.63  
3   1/6/2000  50.38

我想同其他列添加到每個數據幀。所以我試圖通過它們循環並添加列。股票名稱列中的數字是進行其他列計算的基礎。

有更多的列加，但我認爲他們將通過同樣的方式SOC這一切環路列的示例中，我要添加：

Column 1 to add >>> df['P_CHG1D'] = df['Stock name #1'].pct_change(1) * 100 

Column 2 to add >>> df['PCHG_SIG'] = P_CHG1D > 3 

Column 3 to add>>> df['PCHG_SIG']= df['PCHG_SIG'].map({True:1,False:0})

這是代碼，我到目前爲止但它返回了all_dfs[i]的語法錯誤。

for i in range (len(df.columns)): 
for all_dfs[i]: 
    df['P_CHG1D'] = df.loc[:,0].pct_change(1) * 100

所以我也有2個問題，我想不出

我不知道如何將列添加到在循環中每dataframes。因此，我將有=後做類似的東西all_dfs[i].['ADD COLUMN NAME'] = df['Stock Name 1'].pct_change(1) * 100
其中第二部分是df['Stock Name 1']這個不斷變化的（所以在這個例子中它被稱爲MMM美國股票但下一次它會被稱爲列第二個數據幀的頭 - 所以它可能是IBM美國股票），因爲每個數據幀都有一個不同的名字，所以我不知道如何正確地調用，在循環

我是新來的Python /所以如果我想着這個錯誤的方式，讓我知道是否有更好的解決方案。

來源

2017-01-01 J Westwood

考慮遍歷alldfs的長度以引用循環中的每個元素。對於第一個新的列，使用.ix操作者通過2（第三列）的其列位置來選擇股票柱：

for i in range(len(alldfs)): 
    dfList[i].is_copy = False # TURNS OFF SettingWithCopyWarning 

    dfList[i]['P_CHG1D'] = dfList[i].ix[:, 2].pct_change(1) * 100 
    dfList[i]['PCHG_SIG'] = dfList[i]['P_CHG1D'] > 3 
    dfList[i]['PCHG_SIG_VAL'] = dfList[i]['PCHG_SIG'].map({True:1,False:0})

來源

2017-01-01 16:48:30 Parfait

這工作，但它確實如下類型錯誤提供一個錯誤：不支持的操作數類型（一個或多個），用於/ ：'str'和'float' 任何想法這意味着什麼>>但即使錯誤的數據框編譯與正確的信息。所以我不確定這是告訴我什麼 –

是*股票*你的第三或第二列在每個DF？根據你發佈的數據，我假設股票是第三欄。但是這表明，* Date *被用作分隔符'/'顯示錯誤。也許一些dfs有*日期*作爲第三欄？添加'print（i）'來查找列表中哪個df是問題。 – Parfait

將多個列添加到多個數據框

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