一次附加多个熊猫数据框[重复]

2025-01-06 08:32:00
admin
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摘要:问题描述:我正在尝试找到一种一次性添加多个熊猫数据帧的方法,而不是使用df.append(df) 假设有 5 个 pandas 数据框t1,t2,,t3。如何一次性添加它们?t4`t5`df = rbind(t1,t2,t3,t4,t5) 解决方案 1:我认为你可以使用concat:print pd.conc...

问题描述:

我正在尝试找到一种一次性添加多个熊猫数据帧的方法,而不是使用

df.append(df)

假设有 5 个 pandas 数据框t1t2,,t3。如何一次性添加它们?t4`t5`

df = rbind(t1,t2,t3,t4,t5)

解决方案 1:

我认为你可以使用concat

print pd.concat([t1, t2, t3, t4, t5])

也许你可以ignore_index

print pd.concat([t1, t2, t3, t4, t5], ignore_index=True)

更多信息请参阅文档。

解决方案 2:

您是否尝试过使用列表作为 append 的参数?还是我遗漏了什么?

import numpy as np
import pandas as pd

dates = np.asarray(pd.date_range('1/1/2000', periods=8))
df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df2 = df1.copy()
df3 = df1.copy()
df = df1.append([df2, df3])

print df

解决方案 3:

如果每个数据框的列不同,您可以添加以附加:

#list dataframe you want to append
frame = [t1, t2, t3, t4, t5]

#new dataframe to store append result
myDataFrame = pd.DataFrame()

for df in frame:
    myDataFrame = myDataFrame.append(df)

通过检查 myDataFrame 长度来确保附加成功:

len(myDataFrame)

如果数据框中的所有列都相同或列数不同,则每个数据框都不会成为问题,只要每个数据框的列数相同,您就可以使用pd.concat(dataframe)jezrael 提到的方法。

有关附加和连接的更多信息,请点击以下链接:
在 Pandas 中合并、连接、连接和比较

解决方案 4:

假设我们有一个主 Excel 文件,其中有 3 个子工作表,分别命名为p1p2&p3

我们可以把所有表格放在一起阅读如下:

d = pd.read_excel('p1.xlsx',sheet_name=['p1','p2','p3'])

现在要将所有工作表合并到一个数据框中,我们可以使用以下命令:

df=pd.concat(d[frame] for frame in d.keys())
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