Question

我有多个数据框，股票价格我想要对齐到一个只包含所有股票收盘价的数据框架。

我希望所有数据框的所有日期都出现在日期列（索引）和＆＃34; NA＆＃34;如果该日期的股票没有收盘价。

两个数据帧（df1和df2）的示例：

In [5]: df1
Out[5]:
            Open   High   Low    Close
Date1
2012-01-05  22.00  22.66  23.11  24.04
2012-01-04  24.04  23.80  23.08  22.16
2012-01-03  22.16  21.27  20.42  21.24
2012-01-01  21.24  22.30  22.52  22.30

In [7]: df2
Out[7]:
             Open   High    Low  Close
Date1
2012-01-07  23.00  21.66  25.11  21.04
2012-01-06  22.00  22.66  23.11  24.04
2012-01-04  24.04  23.80  23.08  22.16
2012-01-02  22.16  21.27  20.42  21.24
2012-01-01  21.24  22.30  22.52  22.30

现在我可以做到

In [8]: frame=pd.DataFrame({"df1.Close":df1["Close"], "df2.Close":df2["Close"]})

，结果如预期：

In [9]: frame
Out[9]:
            df1.Close  df2.Close
Date1
2012-01-01      22.30      22.30
2012-01-02        NaN      21.24
2012-01-03      21.24        NaN
2012-01-04      22.16      22.16
2012-01-05      24.04        NaN
2012-01-06        NaN      24.04
2012-01-07        NaN      21.04

我如何更改代码以对动态数量的数据帧执行相同的操作？现在，我需要以这种方式对齐8个数据帧。有没有办法循环通过一个数据帧列表并像上面那样对齐它们 - 而不是手动绑定数据帧名称（如df [0]到df [7]比喻说）？

提前致谢并亲切的问候！德克

Answer 1

如果列表中的数据框（实际的数据框对象，我的意思是，不是他们的名字）看起来像这样：

dflist = [df1, df2, df3, df4, df5, df6, df7, df8]

然后以下代码应该执行您正在寻找的内容：

frame = {}
for idx, df in enumerate(dflist):
    n = idx+1  # Since lists are 0-indexed
    name = "df{0:d}.Close".format(n)
    close = df["Close"]
    frame[name] = close

你可以通过词典理解更紧凑地完成这个，但在示例代码中，我更喜欢为了便于理解而更明确地拼写出来。作为参考，dict理解看起来像这样：

{"df{0:d}.Close".format(idx+1): df["Close"] for idx, df in enumerate(dflist)}

将多个未对齐的数据帧合并为单个pandas数据帧

1 个答案: