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マージしたいデータフレームが複数 (2 つ以上) あります。それらはすべて同じ値列を共有します。

In [431]: [x.head() for x in data]
Out[431]: 
[                     AvgStatisticData
DateTime                             
2012-10-14 14:00:00         39.335996
2012-10-14 15:00:00         40.210110
2012-10-14 16:00:00         48.282816
2012-10-14 17:00:00         40.593039
2012-10-14 18:00:00         40.952014,
                      AvgStatisticData
DateTime                             
2012-10-14 14:00:00         47.854712
2012-10-14 15:00:00         55.041512
2012-10-14 16:00:00         55.488026
2012-10-14 17:00:00         51.688483
2012-10-14 18:00:00         57.916672,
                      AvgStatisticData
DateTime                             
2012-10-14 14:00:00         54.171233
2012-10-14 15:00:00         48.718387
2012-10-14 16:00:00         59.978616
2012-10-14 17:00:00         50.984514
2012-10-14 18:00:00         54.924745,
                      AvgStatisticData
DateTime                             
2012-10-14 14:00:00         65.813114
2012-10-14 15:00:00         71.397868
2012-10-14 16:00:00         76.213973
2012-10-14 17:00:00         72.729002
2012-10-14 18:00:00         73.196415,
....etc

join は複数のデータフレームを処理できることを読みましたが、次のようになります。

In [432]: data[0].join(data[1:])
...
Exception: Indexes have overlapping values: ['AvgStatisticData']

私は参加しようとしrsuffix=["%i" % (i) for i in range(len(data))]ましたが、それでも同じエラーが発生します。data列名が重複しないようにリストを作成する ことでこれを回避できますが、もっと良い方法があるでしょうか?

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2 に答える 2

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In [65]: pd.concat(data, axis=1)
Out[65]:
                     AvgStatisticData  AvgStatisticData  AvgStatisticData  AvgStatisticData
2012-10-14 14:00:00         39.335996         47.854712         54.171233         65.813114
2012-10-14 15:00:00         40.210110         55.041512         48.718387         71.397868
2012-10-14 16:00:00         48.282816         55.488026         59.978616         76.213973
2012-10-14 17:00:00         40.593039         51.688483         50.984514         72.729002
2012-10-14 18:00:00         40.952014         57.916672         54.924745         73.196415
于 2012-10-22T09:54:30.100 に答える
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pandas.mergeオプションを使ってみsuffixes=ます。

import pandas as pd
import datetime as dt

df_1 = pd.DataFrame({'x' : [dt.datetime(2012,10,21) + dt.timedelta(n) for n in range(10)], 'y' : range(10)})
df_2 = pd.DataFrame({'x' : [dt.datetime(2012,10,21) + dt.timedelta(n) for n in range(10)], 'y' : range(10)})
df = pd.merge(df_1, df_2, on='x', suffixes=['_1', '_2'])

専門家がデータフレームのリストをマージするためのよりアルゴリズム的なアプローチを持っているかどうかを知りたい.

于 2012-10-22T01:54:35.647 に答える