Question

我试图找到一种方法一次附加多个pandas数据帧，而不是使用

逐个附加它们

df.append(df)

让我们说有5个大熊猫数据帧t1，t2，t3，t4，t5。我如何一次追加它们？

的等价物

df = rbind(t1,t2,t3,t4,t5)

Answer 1

我认为您可以使用concat：

print pd.concat([t1, t2, t3, t4, t5])

也许你可以ignore_index：

print pd.concat([t1, t2, t3, t4, t5], ignore_index=True)

docs中的更多信息。

Answer 2

您是否只是尝试使用列表作为追加的参数？或者我错过了什么？

import numpy as np
import pandas as pd

dates = np.asarray(pd.date_range('1/1/2000', periods=8))
df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df2 = df1.copy()
df3 = df1.copy()
df = df1.append([df2, df3])

print df

Answer 3

假设我们有一个主要的 Excel 文件，其中有 3 个以 p1、p2 和 p3 命名的子表

我们可以按如下方式一起阅读所有工作表：

d = pd.read_excel('p1.xlsx',sheet_name=['p1','p2','p3'])

现在要将所有工作表合并到一个数据框中，我们可以使用以下内容：

df=pd.concat(d[frame] for frame in d.keys())

Answer 4

如果每个数据框的列不同，您可以添加以追加：

#list dataframe you want to append
frame = [t1, t2, t3, t4, t5]

#new dataframe to store append result
myDataFrame = pd.DataFrame()

for df in frame:
    myDataFrame = myDataFrame.append(df)

通过检查 myDataFrame 长度确保追加成功：

len(myDataFrame)

如果数据框中的所有列都相同或列差异，只要每个数据框的列数相同，您就可以使用 pd.concat(dataframe) 作为提及耶斯莱尔。

有关 append 和 concat 的更多信息，请单击以下链接： Merge, join, concatenate and compare in Pandas

Answer 5

＃行明智附加

combined_data = pd.concat([t1, t2, t3, t4, t5], axis=0)

这会将一个数据帧堆叠在另一个数据帧上

#column明智地添加

combined_data = pd.concat([t1, t2, t3, t4, t5], axis=1)

这会将第二个数据框附加到第一个数据框的右侧

一次附加多个pandas数据帧

5 个答案: