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使用pandas忽略行列索引,纵向拼接多个dataframe

运维开发网 https://www.qedev.com 2021-04-07 13:54 出处:网络 作者: 呆萌的代Ma
从wind上面搞到一批股票数据后发现:本来是一个类型的数据,但是由于季度不同,列名也不同,导致使用pandas合并多个报表的时候总是出现一大堆NaN,所以这里我写了一个函数,专门针对这样的表

从wind上面搞到一批股票数据后发现:本来是一个类型的数据,但是由于季度不同,列名也不同,导致使用pandas合并多个报表的时候总是出现一大堆NaN,所以这里我写了一个函数,专门针对这样的表

它的思路是:

生成一堆单词,然后把这些表的列索引全部替换为这些单词,然后调用 pd.concat() 把这些dataframe全部合并后再把列索引改回来,当然,这里也可以手动指定列索引。

使用方法见代码的最后一行,传入一个dataframe的list就可以了。

import pandas as pd
from random import Random 
 
# 随机生成一堆单词作为公共的列名
def random_list(random_str_count, randomlengtd=6):
 result_list = []
 random = Random()
 chars = "qwertyuiopasdfghjklzxcvbnm"
 for str_count in range(random_str_count):
 ranstr = ""
 lengtd = len(chars) - 1
 for str_lengtd in range(randomlengtd):
 ranstr += chars[random.randint(0, lengtd)]
 result_list.append(ranstr)
 return result_list 
 
def combine_as_data_OZTKSlocation(pd_list, columns=''):
 if not pd_list:
 return None
 old_columns = pd_list[0].columns
 if columns:
 new_columns = columns
 else:
 new_columns = random_list(pd_list[0].shape[1])
 for data_df in pd_list:
 # data is pandas Dataframe
 data_df.columns = new_columns
 result_df = pd.concat(pd_list, ignore_index=True)
 if columns:
 return result_df
 else:
 result_df.columns = old_columns
 return result_df 
result_df = combine_as_data_location([df1,df2,df3])

补充:pandas.concat实现竖着拼接、横着拼接DataFrame

1、concat竖着拼接(默认的竖着,axis=0)

话不多说,直接看例子:

impo编程客栈rt pandas as pd
df1=pd.DataFrame([10,12,13])
df2=pd.DataFrame([22,33,44,55])
df3=pd.DataFrame([90,94])

df1

0
0 10
1 12
2 13

df2

http://www.cppcns.com
0
0 22
1 33
2 44
3 55

df3

0
0 90
1 94
res= pd.concat([df1,df2,df3])
res
0
0 10
1 12
2 13
0 22
1 33
2 44
3 55
0 90
1 94

如果要生成新索引,忽略原来索引怎么办?

默认有个参编程客栈数ignore_index= False,将其值改为True:

res2= pd.concat([df1,df2,df3], ignore_index=True)
res2
OZTKS
0
0 10
1 12
2 13
3 22
4 33
5 44
6 55
7 90
8 94

2、concat横着拼接

用参数axis= 1,看例子:

res_heng= pd.concat([df1,df2,df3], axis=1)
res_heng
0 0 0
0 10.0 22 90.0
1 12.0 33 94.0
2 13.0 44 NaN
3 NaN 55 NaN

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

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