从wind上面搞到一批股票数据后发现：本来是一个类型的数据，但是由于季度不同，列名也不同，导致使用pandas合并多个报表的时候总是出现一大堆NaN，所以这里我写了一个函数，专门针对这样的表
它的思路是：
生成一堆单词，然后把这些表的列索引全部替换为这些单词，然后调用 pd.concat() 把这些dataframe全部合并后再把列索引改回来，当然，这里也可以手动指定列索引。
使用方法见代码的最后一行，传入一个dataframe的list就可以了。
import pandas as pd
from random import Random
# 随机生成一堆单词作为公共的列名
def random_list(random_str_count, randomlengtd=6):
result_list = []
random = Random()
chars = "qwertyuiopasdfghjklzxcvbnm"
for str_count in range(random_str_count):
ranstr = ""
lengtd = len(chars) - 1
for str_lengtd in range(randomlengtd):
ranstr += chars[random.randint(0, lengtd)]
result_list.append(ranstr)
return result_list
def combine_as_data_location(pd_list, columns=''):
if not pd_list:
return None
old_columns = pd_list[0].columns
if columns:
new_columns = columns
else:
new_columns = random_list(pd_list[0].shape[1])
for data_df in pd_list:
# data is pandas Dataframe
data_df.columns = new_columns
result_df = pd.concat(pd_list, ignore_index=True)
if columns:
return result_df
else:
result_df.columns = old_columns
return result_df
result_df = combine_as_data_location([df1,df2,df3])
补充：pandas.concat实现竖着拼接、横着拼接DataFrame
1、concat竖着拼接（默认的竖着，axis=0）
话不多说，直接看例子：
import pandas as pd
df1=pd.DataFrame([10,12,13])
df2=pd.DataFrame([22,33,44,55])
df3=pd.DataFrame([90,94])
df1
df2
df3
res= pd.concat([df1,df2,df3])
res
|
0 |
| 0 |
10 |
| 1 |
12 |
| 2 |
13 |
| 0 |
22 |
| 1 |
33 |
| 2 |
44 |
| 3 |
55 |
| 0 |
90 |
| 1 |
94 |
如果要生成新索引，忽略原来索引怎么办？
默认有个参数ignore_index= False，将其值改为True:
res2= pd.concat([df1,df2,df3], ignore_index=True)
res2
|
0 |
| 0 |
10 |
| 1 |
12 |
| 2 |
13 |
| 3 |
22 |
| 4 |
33 |
| 5 |
44 |
| 6 |
55 |
| 7 |
90 |
| 8 |
94 |
2、concat横着拼接
用参数axis= 1，看例子：
res_heng= pd.concat([df1,df2,df3], axis=1)
res_heng
|
0 |
0 |
0 |
| 0 |
10.0 |
22 |
90.0 |
| 1 |
12.0 |
33 |
94.0 |
| 2 |
13.0 |
44 |
NaN |
| 3 |
NaN |
55 |
NaN |
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
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