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使用pandas忽略行列索引,縱向拼接多個(gè)dataframe

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從wind上面搞到一批股票數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn):本來(lái)是一個(gè)類型的數(shù)據(jù),但是由于季度不同,列名也不同,導(dǎo)致使用pandas合并多個(gè)報(bào)表的時(shí)候總是出現(xiàn)一大堆NaN,所以這里我寫(xiě)了一個(gè)函數(shù),專門(mén)針對(duì)這樣的表

它的思路是:

生成一堆單詞,然后把這些表的列索引全部替換為這些單詞,然后調(diào)用 pd.concat() 把這些dataframe全部合并后再把列索引改回來(lái),當(dāng)然,這里也可以手動(dòng)指定列索引。

使用方法見(jiàn)代碼的最后一行,傳入一個(gè)dataframe的list就可以了。

import pandas as pd
from random import Random 
 
# 隨機(jī)生成一堆單詞作為公共的列名
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_location(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])

補(bǔ)充:pandas.concat實(shí)現(xiàn)豎著拼接、橫著拼接DataFrame

1、concat豎著拼接(默認(rèn)的豎著,axis=0)

話不多說(shuō),直接看例子:

import 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

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,忽略原來(lái)索引怎么辦?

默認(rèn)有個(gè)參數(shù)ignore_index= False,將其值改為T(mén)rue:

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

2、concat橫著拼接

用參數(shù)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

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教。

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