Python Pandas 连接多个数据框

Question

我正在关注 Python for Finance tutorial您将所有 S&P500 股票合并到一个数据框中，i。 e.外部连接所有不同股票的所有存储的 CSV 文件。

当前输出:

其代码如下所示:

def compile_data():
with open("sp500tickers.pickle", "rb") as f:
    tickers = Cpickle.load(f)

main_df = pd.DataFrame()

for count, ticker in enumerate(tickers):
    df = pd.read_csv('stock_dfs/{}.csv'.format(ticker))
    df.set_index('Date', inplace=True)

    df.rename(columns={'Adj Close': ticker}, inplace=True)
    df.drop(['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume'], 1, inplace=True)

    if main_df.empty:
        main_df = df
    else:
        main_df = main_df.join(df, how='outer')


    if count % 10 == 0:
        print(count)
print(main_df.head())
main_df.to_csv('sp500_joined_closes.csv')

compile_data()

理想情况下，我希望数据框像这样连接/连接:

非常感谢所有想法和提示。

最诚挚的问候， ruby

Answer 1

使用melt，例如:

pd.melt(df, id_vars=['Date'], var_name='Ticker', value_name='Closed')