python - 合并2个以上的python pandas数据框

Question

我有一些像这样的数据框

num  a    --  num  b    --  num  c    --   num  d
101  0        101  1        102  0         101  1
102  1        103  1        103  0         102  0
103  0        104  0        104  1         103  1
104  0        105  0        105  1         104  1
105  1        107  1        106  1         106  0
106  1        108  1        107  1         107  0

我将它们放在一个名为“frames”的数组中。我想做一些类似 pd.concat(frames) 的事情并得到结果

num   a   b   c   d
101   0   1  Nan  1
102   1  Nan  0   0
103   0   1   0   1
104   0   0   1   1
105   1   0   1  Nan
106   1  Nan  1   0
107  Nan  1   1   0
108  Nan  1  Nan Nan

但我认为我应该使用 pd.merge 将 num 设置为列上的联接。使用 merge 我认为我只能合并 2 个数据框，我应该在循环中使用它来合并所有数据框吗？或者我可以用 concat 来做到这一点还是有另一种(更好的)方法？

Answer 1

更新:

dfs = []

data = """\
num  a
101  0
102  1
103  0
104  0
105  1
106  1
"""
dfs.append(pd.read_csv(io.StringIO(data), delim_whitespace=True))

data = """\
num  b
101  1
103  1
104  0
105  0
107  1
108  1
"""
dfs.append(pd.read_csv(io.StringIO(data), delim_whitespace=True))

data = """\
num  c
102  0
103  0
104  1
105  1
106  1
107  1
"""
dfs.append(pd.read_csv(io.StringIO(data), delim_whitespace=True))

data = """\
num  d
101  1
102  0
103  1
104  1
106  0
107  0
"""
dfs.append(pd.read_csv(io.StringIO(data), delim_whitespace=True))

让我们将 num 设置为索引:

for i in range(len(dfs)):
    dfs[i].set_index('num', inplace=True)


df = pd.concat(dfs, axis=1)

产量:

In [116]: df
Out[116]:
       a    b    c    d
num
101  0.0  1.0  NaN  1.0
102  1.0  NaN  0.0  0.0
103  0.0  1.0  0.0  1.0
104  0.0  0.0  1.0  1.0
105  1.0  0.0  1.0  NaN
106  1.0  NaN  1.0  0.0
107  NaN  1.0  1.0  0.0
108  NaN  1.0  NaN  NaN

旧答案:

尝试 pd.concat(..., axis=1):

pd.concat(frames, axis=1)

它会通过索引水平连接您的帧，因此您可能需要事先设置适当的索引