Question

我希望合并名称匹配正则表达式模式的许多不同数据框。 （不是列名，而是数据框本身的名称）。

归功于this page上接受的回复，我可以通过以下方式获得所需的输出：

reduce(lambda x, y: pd.merge(x, y, on = 'variable'), [df1, df2, df3])

但是，全都键入它们是很乏味的。我希望的数据帧都标记有前缀“ m_”，所以我希望可以有一种使用正则表达式的简单方法来匹配所有使用“ ^ m _” 的数据帧。

为提供更多背景信息，I have already made a post regarding this issue in RStudio。实际上，我已经知道如何在R中做到这一点，但是这个问题是关于如何将所有代码放入我自己的函数中的（我也很想知道在这种情况下该如何做）。因此，如果可以通过某种方式获得帮助，则它与我正在尝试的 R完全等效：

Reduce(function(...) merge(..., all = TRUE), mget(apropos("^m_")))

如果可能的话，像这样（但仍然要使用python来做）来实现我自己的功能：

multi.merge <- function(pattern){
    Reduce(function(...) merge(..., all = TRUE), mget(apropos(pattern), envir=.GlobalEnv))
}
output <- multi.merge("^m_")

但是，如果您不知道R中的任何含义，希望我的期望输出仍然清晰。

Answer 1

这应该做到：

def global_pd_dfs(pattern=None, return_values=False):
    dct = globals()
    if pattern is None:
        return [dct[x] if return_values else x for x in dct.keys() if type(dct[x]) == pd.core.frame.DataFrame]
    else:
        pattern = re.compile(pattern)
        return [dct[x] if return_values else x for x in dct.keys() if type(dct[x]) == pd.core.frame.DataFrame and pattern.match(x)]

def multi_merge(pattern=None):
    return reduce(lambda x, y: pd.merge(x, y, on = 'variable'), global_pd_dfs(pattern=pattern, return_values = True))

如果未提供任何模式，则global_pd_dfs()会列出全局环境中的所有熊猫dfs。并且multi_merge()将尝试在全球环境中合并所有熊猫dfs。

R的ls()可以被Python globals()模仿，但是最后一个是字典。

合并与正则表达式模式-熊猫

1 个答案: