相关疑难解决方法(0)

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., …

我有多个（超过100个）数据帧。我怎样才能把它们都吸引住？

问题是，我有太多数据框，无法将它们手动写入列表中，如下所示：

>>> cluster_1 = pd.DataFrame([['a', 1], ['b', 2]],
...                    columns=['letter  ', 'number'])


>>> cluster_1
  letter  number
0      a       1
1      b       2


>>> cluster_2 = pd.DataFrame([['c', 3], ['d', 4]],
...                    columns=['letter', 'number'])


>>> cluster_2
  letter  number
0      c       3
1      d       4


>>> pd.concat([cluster_1, cluster_2])
  letter number
0      a       1
1      b       2
0      c       3
1      d       4

我的N个数据帧的名称是cluster_1，cluster_2，cluster_3，...，cluster_N。N可以很高。

如何合并N个数据帧？

我想读取DataFrame 列表的每第 n 行，并通过附加所有第 N 行来创建一个新的 DataFrame。

假设我们有以下 DataFrame：

>>> df1
   A    B    C    D
0 -0.8 -2.8 -0.3 -0.1
1 -0.1 -0.9  0.2 -0.7
2  0.7 -3.3 -1.1 -0.4 

>>> df2
   A    B    C    D
0  1.4 -0.7  1.5 -1.3
1  1.6  1.4  1.4  0.2
2 -1.4  0.2 -1.7  0.7 

>>> df3
   A    B    C    D
0  0.3 -0.5 -1.6 -0.8
1  0.2 -0.5 -1.1  1.6
2 -0.3  0.7 -1.0  1.0

我使用以下方法来获得所需的 df：

df = pd.DataFrame()

df_list = …