将多个 Pandas 数据帧合并为一个答案

【问题标题】：Joining multiple Pandas data frames into one将多个 Pandas 数据帧合并为一个
【发布时间】：2021-05-18 02:36:55
【问题描述】：

我有数据框列表 (lst)，我的列表有 2000 个数据框。我想将所有这些数据框合二为一。每个数据框有两列，每个数据框的第一列是相同的。例如：


#First dataframe
>>lst[0]
    0          1 
   11         6363
   21         737
   34          0
   43          0

#Second dataframe 
>>lst[1]
    0          1 
   11         33
   21          0
   34         937
   43          0

#third dataframe 
>>lst[2]
    0          1 
   11          73
   21          18
   34          27
   43          77

最终的数据框如下所示：

    0          1            2          3
   11         6363          33         73
   21         737           0          18
   34          0            937        27
   43          0            0          77

我怎样才能做到这一点？我们将不胜感激。

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas

【解决方案1】：

首先我们可以将第一列设置为索引以在连接中忽略它

lst = [df.set_index(0) for df in lst]

然后我们连接列并将 0 列删除为列而不是索引

df_out = pd.concat(lst, axis=1).reset_index()

我们重命名列：

df_out.columns = range(df_out.shape[1])

结果是：

>> df_out
    0     1    2   3 ...
0  11  6363   33  73 ...
1  21   737    0  18 ...
2  34     0  937  27 ...
3  43     0    0  77 ...

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以试试这个：

lst = [df0, df1, df2, ...]

# Merge dataframes
df_all = lst[0]
for df in lst[1:]:
    df_all = df_all.merge(df, how="outer", on=0)

# Rename columns of final dataframe
df_all.columns = list(range(df_all.shape[1]))

print(df_all)
# Outputs
    0     1    2   3 ...
0  11  6363   33  73 ...
1  21   737    0  18 ...
2  34     0  937  27 ...
3  43     0    0  77 ...

【讨论】：