使用多索引迭代地连接 pandas 数据帧答案

【问题标题】：Iteratively concatenate pandas dataframe with multiindex使用多索引迭代地连接 pandas 数据帧
【发布时间】：2013-12-05 06:23:37
【问题描述】：

我正在迭代处理几个“组”，我想将它们一起添加到数据框中，每个组都由二级索引标识。

这个：

print pd.concat([df1, df2, df3], keys=["A", "B", "C"])

是向我建议的 - 但它不能很好地适应迭代。

我正在做

data_all = pd.DataFrame([])
    for a in a_list:
        group = some.function(a, etc)
        group = group.set_index(['CoI'], append=True, drop=True)
        group = group.reorder_levels(['CoI','oldindex'])
        data_all = pd.concat([data_all, group], ignore_index=False)

但最后一行完全破坏了我的多索引，我无法重建它。

你能帮帮我吗？

【问题讨论】：

我可能误读了代码，但为什么每次循环迭代都需要concat？ data_all 可以只是一个列表，而你 concat 在 for 循环的末尾吗？
解决了！继续写一个答案，我会接受的。

标签： python loops pandas dataframe multi-index

【解决方案1】：

应该能够将data_all 设为一个列表并在最后连接一次：

data_all = []
for a in a_list:
    group = some.function(a, etc)
    group = group.set_index(['CoI'], append=True, drop=True)
    group = group.reorder_levels(['CoI','oldindex'])
    data_all.append(group)

data_all = pd.concat(data_all, ignore_index=False)

还请记住，pandas 的 concat 可与迭代器一起使用。像yield group 这样的东西可能比每次都附加到列表更有效。不过我还没有分析它！

【讨论】：

为什么 data_all 在循环的最后一行用括号括起来？由于 data_all 已经是一个列表，这似乎不必要地创建了一个列表列表。尝试对此进行测试时，我发现将数据帧列表传递给 concat 会引发“TypeError：无法连接非 NDFrame 对象”。此外，for 循环也不必要地缩进（如 OP 的帖子中所示）。