将一个pandas数据帧列表连接在一起

Question

我有一个Pandas数据帧列表,我想将它们组合成一个Pandas数据帧.我使用的是Python 2.7.10和Pandas 0.16.2

我从以下位置创建了数据框列表:

import pandas as pd
dfs = []
sqlall = "select * from mytable"

for chunk in pd.read_sql_query(sqlall , cnxn, chunksize=10000):
    dfs.append(chunk)

这将返回数据帧列表

type(dfs[0])
Out[6]: pandas.core.frame.DataFrame

type(dfs)
Out[7]: list

len(dfs)
Out[8]: 408

这是一些示例数据

# sample dataframes
d1 = pd.DataFrame({'one' : [1., 2., 3., 4.], 'two' : [4., 3., 2., 1.]})
d2 = pd.DataFrame({'one' : [5., 6., 7., 8.], 'two' : [9., 10., 11., 12.]})
d3 = pd.DataFrame({'one' : [15., 16., 17., 18.], 'two' : [19., 10., 11., 12.]})

# list of dataframes
mydfs = [d1, d2, d3]

我想结合d1,d2和d3成一个数据帧的大熊猫.或者,使用该chunksize选项时将大型表直接读入数据帧的方法将非常有用.

Answer 1

鉴于所有数据帧都具有相同的列,您可以简单地使用concat它们:

import pandas as pd
df = pd.concat(list_of_dataframes)

Answer 2

如果数据帧不是都具有相同的列,请尝试以下操作:

df = pd.DataFrame.from_dict(map(dict,df_list))

Answer 3

你也可以用函数式编程来做到这一点：

from functools import reduce
reduce(lambda df1, df2: df1.merge(df2, "outer"), mydfs)

Answer 4

只是添加更多细节：

例子：

list1 = [df1, df2, df3]

import pandas as pd

• 逐行连接和忽略索引

  pd.concat(list1, axis=0, ignore_index=True)
  

  注意：如果列名不同，则NaN将插入不同的列值

• 按列连接并希望保留列名

  pd.concat(list1, axis=1, ignore_index=False)
  

  如果ignore_index=True，列名将填充从 0 到 (n-1) 的数字，其中n 是唯一列名的计数