[英]Iteratively build multi-index dataframe in pandas
我有n
小型數據框,它們組合成一個多索引數據框。
d1 = DataFrame(np.array([
['a', 5, 9],
['b', 4, 61],
['c', 24, 9]]),
columns=['name', 'attr11', 'attr22'])
d2 = DataFrame(np.array([
['a', 5, 19],
['b', 14, 16],
['c', 4, 9]]),
columns=['name', 'attr21', 'attr22'])
d3 = DataFrame(np.array([
['a', 5, 19],
['b', 14, 16],
['d', 10, 14],
['c', 4, 9]]),
columns=['name', 'attr21', 'attr22'])
如何將它們組合成一個數據幀?
結果:
name attr11 attr21 attr22
d1 a 5 NULL 9
b 4 NULL 61
c 24 NULL 9
d2 a NULL 5 19
b NULL 14 16
c NULL 4 9
d3 a NULL 5 19
b NULL 14 16
c NULL 4 9
d NULL 10 14
您可以在連接后構建多multiindex
。 您只需要在每個具有數據框ID的框架中添加一列:
frames =[d1,d2,d3]
在每個具有框架ID的框架中添加一列:
for x in enumerate(frames):
x[1]['frame_id'] = 'd'+str(x[0]+1)
然后連接框架列表,並在所需的列上設置索引:
pd.concat(frames).set_index(['frame_id','name'])
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