在由具有不同列名的 DataFrame 组成的字典中应用函数

Posted 2023-03-11

【中文标题】在由具有不同列名的 DataFrame 组成的字典中应用函数

【英文标题】：Apply a function in dictionary composed of DataFrames with different column names

【发布时间】：2022-01-20 00:23:40

【问题描述】：

我一直在努力尝试获取由 n 个数据帧组成的字典“d”，并将其应用于它们：

idf = idf.iloc[idf.index.repeat(idf.iloc[:,0])]

这是一个在每个数据帧的第 0 列重复索引次数的函数。像这样的：

BEFORE:         AFTER:

Index           Index
1290  2         1290  2
1320  3         1290  2 
1400  4         1320  3
                1320  3
                1320  3
                1400  4
                1400  4
                1400  4
                1400  4

因此，字典“d”具有看起来像之前列的数据框。我尝试了这种方式来应用该功能：

    for idf in d:
        d = idf.iloc[idf.index.repeat(idf.iloc[:,0])]

当我手动选择列名时，我可以这样做，但是这些数据框有不同的列名（故意）。但我不能应用它，因为 .iloc[ ] 不适用于字符串（我觉得很奇怪，因为它没有选择字典的值，而是使用字典的字符串）。

如果我想要返回应用了函数的字典“d”，我该如何解决？

谢谢！

编辑：

字典“d”中的一个数据框的示例图片，请记住，每个数据框的第一列 [0] 的名称是不同的（并且不应因数据管理而更改）：

我已经知道如何重复 n 次了，我的问题是将其应用于带有数据框的字典。

【问题讨论】：

您能展示其中一个数据框的示例吗？

这能回答你的问题吗？ Repeat Rows in Data Frame n Times

这能回答你的问题吗？ Replicating rows in a pandas data frame by a column value

@nikeros 不，我知道如何使用我编写的第一个函数连续重复 n 次，我想要做的是将该函数应用于字典中的每个数据帧“d " 自动

【参考方案1】：

这是在做你需要的吗？

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame("a":[2, 3, 4, 3], "col1":[1, 2, 3, 4])
df1.set_index("a", inplace=True)

df2 = pd.DataFrame("b":[1, 2, 4], "col2":[3, 2, 1])
df2.set_index("b", inplace=True)

d = "df1": df1, "df2": df2


for idf,this_df in d.items():
    d[idf] = this_df.loc[this_df.index.repeat(this_df.iloc[:,0])]

【讨论】：

我收到错误“IndexError: positional indexers are out-of-bounds”

@Juank 你现在试试 - 我已经包含了我的整个例子

当您提供示例时它运行良好，我能够理解该功能。谢谢！