如何連接字典中的數據框

Question

我有一個大小為 8 的字典，每個鍵（h3-h10）都有一個數據框作為值。

我想通過我的所有數據幀多次執行 pd.concat 。 我確實將 2 個數據幀與簡單的 pd.concat 合並，但我不知道如何遍歷我的所有數據幀

df=pd.concat([data['h3'][0],data['h4'][0]])
print(df)

它把它作為輸出

我的第一個想法是創建空數據框，然后使用 for 循環，將我擁有 h3-h10 的所有其余數據框附加為數據框

qhn = []
i=0
for k in data:
  for i in range (0:len(data)-1):
    qhn = pd.concat([qhn,data[f'h{i}}'][0]])
    i+=1
print(qhn)

編輯：

我正在考慮在 for 循環的幫助下創建一系列數據框，然后執行 pd.concate(series)：

for k in data:
  ser.set_value(data[f'{k}'][0])
print(Series)

但它也給了我錯誤：

AttributeError：“系列”對象沒有屬性“set_value”

Answer 1

也許您可以使用data.values()來獲取所有數據框的列表：

qhn = pd.concat(data.values())

Answer 2

您可以使用dict.values<\/code>連接所有值以一次調用所有值：

out = pd.concat(data.values(), ignore_index=True)

Answer 3

可能有兩種情況來存儲此基礎data<\/code> ：

場景 1：將 DataFrame 直接存儲為字典中的值：

在這種情況下，您可以簡單地擴展使用第一次迭代創建第一個數據框的邏輯，然后在遍歷值並使用.append<\/code>時繼續附加值，如下所示：

data1 = {'h1':df1,'h2':df2,'h3':df3}

counter = 0
for value in data1.values():
    if counter == 0:
        output = value
        counter = 1
    else:
        output = output.append(value)