基于日期的字典中的Concat数据[重复]
Posted
技术标签:
【中文标题】基于日期的字典中的Concat数据[重复]【英文标题】：Concat data from dictionary based on date [duplicate] 【发布时间】：2021-03-26 07:58:04 【问题描述】：所以我有一个带有数据框的字典： 例如 df[0]=
Date StockPrice
01/01/2020 34.2
01/02/2020 35
01/03/2020 36
...
df[1]=
Date Rate
01/01/2020 4
01/02/2020 5
01/03/2020 5
...
df[2]=
Date High Low
01/01/2020 45 42
01/03/2020 45 40
...
df[3]=
Date Rate2
01/01/2020 5
01/03/2020 6
我想在日期合并所有这些数据框，所以它看起来像这样：
newdateframe=
Date StockPrice Rate High Low Rate 2
01/02/2020 34.2 4 45 42 5
01/02/2020 35 5 NA NA NA
01/03/2020 36 5 45 40 6
我尝试这样做：
pd.concat(df.values(), ignore_index=True)
但这不起作用，因为它只是将每个数据框并排放置，甚至没有捕获我所有的日期。我的字典有超过 10 个数据框，所以我不想一个一个地进行合并，我宁愿做类似于上面的代码或循环的事情。
【问题讨论】：
【参考方案1】：试试：
pd.concat([d.set_index('Date') for d in df.values()], axis=1)
输出：
StockPrice Rate High Low Rate2
01/01/2020 34.2 4 45.0 42.0 5.0
01/02/2020 35.0 5 NaN NaN NaN
01/03/2020 36.0 5 45.0 40.0 6.0
【讨论】：
02/02/2016 到 -01/02/2020 然后又从 2016 年开始 它适用于示例数据，请参阅包含的输出。你是什么意思它没有捕获所有数据？ 有没有办法组织它，以便按顺序捕获日期 和dates in order是什么意思？ 所以我的输出例如是从 01/01/2020 到 06/04/2020 然后在 01/01/2020 再次开始一些数据，你知道为什么正在这样做以上是关于基于日期的字典中的Concat数据[重复]的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章