如何合并列表？（熊猫数据框）答案

【问题标题】：how to merge lists? (pandas DataFrame)如何合并列表？（熊猫数据框）
【发布时间】：2020-05-30 06:37:34
【问题描述】：

我有 3 个不同的列表，分别命名为：“pos_date_data”、“neu_date_data”、“neg_date_data”。（分别表示正面、中性和负面）

它们包含数据框形状中的日期时间值。

下面是它们在打印列表时的样子。并且它们每个都有不同的长度。

 datetime
0   2018-07-04
1   2018-07-04
2   2018-07-04
3   2018-07-04
4   2018-07-04
..         ...
212 2020-02-02
213 2020-02-02
214 2020-02-03
215 2020-02-04
216 2020-02-07

[217 rows x 1 columns]

    datetime
0    2018-07-04
1    2018-07-04
2    2018-07-04
3    2018-07-04
4    2018-07-04
...         ...
1527 2020-02-09
1528 2020-02-10
1529 2020-02-11
1530 2020-02-11
1531 2020-02-12

[1532 rows x 1 columns]

我正在尝试使用 pandas、python 将它们合并到一个 DataFrame 中。

为此，我必须在整个范围内（2018-07 ~ 2020.03）按日期计算月份。例如：如果 neu_date_data 中 2019-05 的总日期数为 15，我想在表格中将其显示为整数。

我试过这段代码：

df = pd.crosstab(neg_date_data['datetime'].dt.month.rename('m'),
                 neg_date_data['datetime'].dt.year.rename('y'))

并打印为：以交叉表的形式，每个项目代表月份的日期数。

y   2018  2019  2020
m                   
1      0     1    17
2      0     0     2
3      0     1     0
4      0     3     0
5      0    12     0
6      0    13     0
7     25    16     0
8      0    36     0
9      0     2     0
10     1     8     0
11     1     5     0
12     2     4     0

我想通过 3 种方式修复代码：

合并 3 个列表并显示一次。
将整个“年”和“月”数据作为列。
对于 3 个行，每个列表的标题：'pos'、'neu'、'neg'，而不是年份。

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe pivot crosstab

【解决方案1】：

首先通过Series.dt.to_period 将日期时间转换为月份周期，然后使用Series.value_counts，最后一起使用concat：

我认为对于绘图应该更好地使用行中的月份和列中的类型：

neg = neg_date_data['datetime'].dt.to_period('m').value_counts()
neu = neu_date_data['datetime'].dt.to_period('m').value_counts()

df = pd.concat([neg, neu], axis=1, keys=('neg','neu'))
print (df)
         neg  neu
2020-02    5    5
2018-07    5    5

df.plot()

【讨论】：