Question

我有一个'for'循环，它在每次迭代时调用一个函数（y）。该函数返回一个名为phstab的十列数据帧的5列。

for j in cycles
    phstab=y(j)

数据框中的最后一列是唯一更改的列。最后一列中的值是循环的值。其他列中的所有其他值在每次迭代时都保持不变。因此，如果循环迭代一段时间，它将产生四个单独的phstab实例;每个实例都有不同的循环值。

我想在每次迭代时附加phstab，所以输出只是一个长数据帧而不是四个实例。我尝试在循环中插入以下语句，但它不起作用

phstab=phstab.append(phstab)

如何获取单个数据帧而不是四个单独的实例？

Answer 1

我假设你的y（j）返回这样的东西：

In [35]: def y(j):
    ...:     return pd.DataFrame({'a': range(10), 
    ...:                          'b': range(10), 
    ...:                          'c': range(10), 
    ...:                          'd': range(10), 
    ...:                          'e_cycle' : j})

要迭代这个函数，为每次迭代添加列，我会做这样的事情。在第一次传递时，数据帧仅设置为phstab。在每次后续迭代中，基于y（j）的结果将新列添加到phstab。

我假设你需要重命名列，如果y（j）根据j的值返回一个唯一的列，你必须修改以适应。

In [38]: cycles = range(5)

In [38]: for i,j in enumerate(cycles):
    ...:     if i == 0:
    ...:         phstab = y(j)
    ...:         phstab = phstab.rename(columns = {'e_cycle' : 'e_' + str(j)})
    ...:     else:
    ...:         phstab['e_' + str(j)] = y(j)['e_cycle']

In [38]: phstab
Out[38]: 
   a  b  c  d  e_0  e_1  e_2  e_3  e_4
0  0  0  0  0    0    1    2    3    4
1  1  1  1  1    0    1    2    3    4
2  2  2  2  2    0    1    2    3    4
3  3  3  3  3    0    1    2    3    4
4  4  4  4  4    0    1    2    3    4
5  5  5  5  5    0    1    2    3    4
6  6  6  6  6    0    1    2    3    4
7  7  7  7  7    0    1    2    3    4
8  8  8  8  8    0    1    2    3    4
9  9  9  9  9    0    1    2    3    4

[10 rows x 9 columns]

编辑：谢谢你的澄清。要以长格式输出，可以使用pd.concat，如下所示。

In [47]: pd.concat([y(j) for j in cycles], ignore_index=True)
Out[47]: 
    a  b  c  d  e_cycle
0   0  0  0  0        0
1   1  1  1  1        0
2   2  2  2  2        0
3   3  3  3  3        0
4   4  4  4  4        0
5   5  5  5  5        0
6   6  6  6  6        0
7   7  7  7  7        0
8   8  8  8  8        0
9   9  9  9  9        0
10  0  0  0  0        1
11  1  1  1  1        1
.....

[50 rows x 5 columns]

Answer 2

我相信一个非常简单的解决方案

my_dataframes = []
for j in cycles:
    phstab = y(j)
    my_dataframes.append(phstab)
full_dataframe = pd.concat(my_dataframes)

或者更简洁（归功于@chrisb）

full_dataframe = pd.concat([y(j) for j in cycles], ignore_index=True)

pd.concat将数据框列表垂直合并在一起。忽略索引很重要，因此合并后的版本不会保留各个数据帧的索引 - 否则最终会得到索引为[0,1,2,3,0,1,2,3,0,1] ，2,3,0,1,2,3]而你想要[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14] 15]。

在Pandas中附加数据框

2 个答案: