如何使用函数迭代python中数据框的每两列？

Posted 2023-03-11

【中文标题】如何使用函数迭代python中数据框的每两列？

【英文标题】：How to iterate over every two columns of a data frame in python using a function?

【发布时间】：2021-10-07 05:19:46

【问题描述】：

我必须阅读一个 excel 文件，并对其每两列进行一些处理，并最终将它们垂直连接到一个两列数据框中。

我为第 0 列和第 1 列编写流程， 现在我正在努力生成一个函数来对所有两组列执行相同的操作。

我首先从excel中选择了前两列，如下所示

  data1 = pd.read_excel('Book2.xlsx', usecols=[0,1],parse_dates=True)

如何从列 (0,1) (2,3) (4,5) (6,7) 生成 data1 到 data5 并执行 pd.concat([data1,data2,data3,data4,data5])

我无法剪切 Excel 文件，但它看起来像

      stocks = [('2021-01-04', 113.4377, '2021-01-04','Nan'),
           ('2021-01-07', 125.8316, '2021-01-07',127.8212),
           ('2021-01-14', 108.4792, '2021-01-14',111.0318),
           ('2021-01-21', 99.584, '2021-01-21',144.6129),
            ]
df = pd.DataFrame(stocks,columns =['DateA', 'StockA', 'DateB', 'StockB'])
df

【问题讨论】：

你能分享你想要的输出吗？

【参考方案1】：

您可以读取整个数据集，在 df.columns 上循环并将所有数据集保存在字典中：

data = pd.read_excel('Book2.xlsx', parse_dates=True)

d=

for i in range(5):
    d['data_' + str(i+1)] = data[data.columns[i*2:i*2+2]]

最后连接所有数据集：

result = pd.concat([i for i in d.keys()])

【讨论】：

很遗憾，我无法遵循您的代码。如果用“df”更改代码中的“数据”，我的问题中的示例。如何返回每个 'data_' + str(i+1) 谢谢