python - Pandas:迭代连接存储在数据框字典中的列

Question

假设我有一个 pandas 数据帧的字典，其中键是 0, 1, 2, ..., 999，值是这样的数据帧(test_df):

          A         B         C
0  1.438161 -0.210454 -1.983704
1 -0.283780 -0.371773  0.017580
2  0.552564 -0.610548  0.257276
3  1.931332  0.649179 -1.349062
4  1.656010 -1.373263  1.333079
5  0.944862 -0.657849  1.526811

假设索引对您毫无意义，并且您想创建一个新的数据框，其中列 A 和 B 连接在一起:

mydf=pd.concat([test_df[0]['A'],test_df[0]['B']], axis=1, keys=['A','B'])

现在，我可以在 for 循环中使用这一行来遍历我的数据帧字典中的所有键吗？

如果不是，还有什么方法可以做到这一点？结果将是一个包含两列的数据框，A 和 B，以及 6x1000 行。因此，索引列将从 0 变为 5999。

Answer 1

如果 df_dic 是您的字典，您可以:

pd.concat([df[['A', 'B']] for df in df_dic.values()]).reset_index(drop=True)

如果 df_dic 包含两个键值对，结果如下: