Question

我有一个超过1000个数据帧的字典（df_dict），其中一些元素可能是系列：

SELECT

我如何以一般方式选择性地水平连接串行数据框（例如（1 of 2）和（2 of 2））？我知道如何针对特定情况执行该功能，但是当数据可能随时间变化时，我需要一些通用的东西。

Answer 1

您可以使用itertools.groupby：

from itertools import groupby
from operator import itemgetter
df_names = ['Schedule_RCL_03312007', 'Schedule_RCL_03312008', 'Schedule_RCL_03312009', 'Schedule_RCL_03312010(1_of_2)', 'Schedule_RCL_03312010(2_of_2)', 'Schedule_RCL_03312011(1_of_2)', 'Schedule_RCL_03312011(2_of_2)', 'Schedule_RCL_06302011(1_of_2)', 'Schedule_RCL_06302011(2_of_2)']

for key, grp in groupby(sorted([d.split('(') for d in df_names]), key=itemgetter(0)): # use df_dict.keys() instead of df_names
    frames = ['('.join(f) for f in grp]
    if len(frames) > 1:
        print(key, frames)
        df_dict[key] = pd.concat([df_dict[f] for f in frames], axis=1)
        [df_dict.pop(key, None) for key in frames] # optional: remove serial frames

打印：

Schedule_RCL_03312010 ['Schedule_RCL_03312010(1_of_2)', 'Schedule_RCL_03312010(2_of_2)']
Schedule_RCL_03312011 ['Schedule_RCL_03312011(1_of_2)', 'Schedule_RCL_03312011(2_of_2)']
Schedule_RCL_06302011 ['Schedule_RCL_06302011(1_of_2)', 'Schedule_RCL_06302011(2_of_2)']

由于您使用的是dict，因此您可以使用df_dict.keys()。

连接DataFrame系列的通用脚本

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