如何使用函数迭代python中数据框的每两列?

时间:2021-08-01 15:05:42

标签: python excel pandas function loops

有一个 excel 文件,我必须读取它并对它的每两列进行一些处理,最终将它们垂直连接到两列数据框中。

我对第 0 列和第 1 列的过程进行了编码, 现在我正在努力生成一个函数来对所有两组列执行相同的操作。

我首先从 excel 中选择了前两列,如下所示

  data1 = pd.read_excel('Book2.xlsx', usecols=[0,1],parse_dates=True)

如何从列(0,1) (2,3) (4,5) (6,7) 生成data1 到data5 并执行pd.concat([data1,data2,data3,data4,data5])

我无法剪切 Excel 文件,但它看起来像

      stocks = [('2021-01-04', 113.4377, '2021-01-04','Nan'),
           ('2021-01-07', 125.8316, '2021-01-07',127.8212),
           ('2021-01-14', 108.4792, '2021-01-14',111.0318),
           ('2021-01-21', 99.584, '2021-01-21',144.6129),
            ]
df = pd.DataFrame(stocks,columns =['DateA', 'StockA', 'DateB', 'StockB'])
df

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

您可以读取整个数据集,在 df.columns 上循环并将所有数据集保存在字典中:

data = pd.read_excel('Book2.xlsx', parse_dates=True)

d={}

for i in range(5):
    d['data_' + str(i+1)] = data[data.columns[i*2:i*2+2]]

最后连接所有数据集:

result = pd.concat([i for i in d.keys()])