Pandas:迭代地连接存储在数据帧字典中的列

Question

假设我有一个pandas数据帧字典,其中键是0, 1, 2, ..., 999,而值是像这样的数据帧(test_df):

          A         B         C
0  1.438161 -0.210454 -1.983704
1 -0.283780 -0.371773  0.017580
2  0.552564 -0.610548  0.257276
3  1.931332  0.649179 -1.349062
4  1.656010 -1.373263  1.333079
5  0.944862 -0.657849  1.526811

假设索引对您没有任何意义,并且您希望创建一个新的数据框,其中列A和B连接:

mydf=pd.concat([test_df[0]['A'],test_df[0]['B']], axis=1, keys=['A','B'])

现在,我可以在for循环中使用这一行来迭代我的数据帧字典中的所有键吗？

如果没有,那么另一种方式是什么？结果将是一个包含两列A和B/或6x1000行的数据框.因此,索引列会从去0到5999.

Answer 1

如果df_dic是你的字典,你可以这样做:

pd.concat([df[['A', 'B']] for df in df_dic.values()]).reset_index(drop=True)

如果df_dic包含两个键值对,结果如下: