串聯高效連接熊貓數據框

Question

我有10個數據框，它們的行數相等，每個數據框都有自己的唯一列集（在任何數據框之間不共享）。 我想簡單地將數據幀串聯在一起，以便最終的數據幀包含所有數據幀中包含的所有列。 最終數據幀的第一行將包含第一個數據的第一行，然后是第二個數據的第一行，依此類推，直到第十個數據幀。 我已經嘗試過pandas.concat（dataframes，axis = 1），但是最終以某種方式在我的數值數據中創建了NaN值。 我通過編寫一個極其緩慢且丑陋的方法來解決此問題，該方法按索引逐行遞增，並在最終數據幀中逐行創建。 正確的熊貓方法是什么？

Answer 1

假設所有數據幀都在列表df_list ：

df0_index = df_list[0].index # get the first data frame's index

for i in range(1, len(df_list)):
    df_list[i] = df_list[i].set_index(df0_index) # reindex all the other dataframes

df_out = pd.concat(df_list, axis=1) # concatenate 

Answer 2

得到它的工作。 只需在調用pandas.concat（）時將“ ignore_index”設置為true。

pd.concat(df_list, axis=1, ignore_index=True) # returns dataframes correctly.

請注意，由於某種原因，重新編制索引將無效。

Answer 3

您可以通過列表理解來做到這一點：

pd.concat([df.reset_index(drop=True) for df in df_list], axis = 1)