如何将5个数据框的列合并为一个数据框？

Question

这是我的代码：

stock_A = pd.DataFrame(data[:5])
stock_B = pd.DataFrame(data[5:11])
stock_C = pd.DataFrame(data[11:16])
stock_D = pd.DataFrame(data[16:21])
stock_E = pd.DataFrame(data[21:26])

Close_price=pd.DataFrame()
Close_price['Stock A'] = stock_A['Close Price']
Close_price['Stock B'] = stock_B['Close Price']
Close_price['Stock C'] = stock_C['Close Price']
Close_price['Stock D'] = stock_D['Close Price']
Close_price['Stock E'] = stock_E['Close Price']

我得到的输出是

            Stock A  Stock B  Stock C  Stock D  Stock E
Date                                                   
2017-05-16   955.00      NaN      NaN      NaN      NaN
2017-05-17   952.80      NaN      NaN      NaN      NaN
2017-05-18   961.75      NaN      NaN      NaN      NaN
2017-05-19   957.95      NaN      NaN      NaN      NaN
2017-05-22   961.45      NaN      NaN      NaN      NaN

我不明白为什么我在其余的列中都得到了“ NaN”值。 如何获得实际值？

Answer 1

为此，您可以使用 concat 函数来实现此目的。您应该尝试：

close_price = pd.concat（[stock_A，stock_B，stock_C，stock_D，stock_E]，轴= 1）

“轴”很重要，因为它确定数据是水平还是垂直堆叠（0 =水平和1 =垂直）。

如果索引已重复，请使用reset_index（）函数重置索引。