如何在Python中合并具有相同列名的DataFrame？

合并具有相同列名的 DataFrame

简介

在数据分析中，经常需要合并来自不同来源的数据集，其中这些数据集具有相同的列名。本文将深入探讨如何使用 Python 的 pandas 库轻松合并具有相同列名的 DataFrame。

合并 DataFrame 的步骤

1. 导入 pandas 库

import pandas as pd

2. 创建一个新 DataFrame 存储合并后的数据

new_dataframe = pd.DataFrame()

3. 循环遍历 DataFrame 列表并提取所需列

for df in dataframe_list:
    new_dataframe[df.column_name] = df[df.column_name]

4. 计算每一行的均值（可选）

new_dataframe = new_dataframe.mean(axis=1)

示例

考虑以下具有相同列名 a, b, c, d, e 的 DataFrame 列表：

df1 = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9], 'd': [10, 11, 12], 'e': [13, 14, 15]})
df2 = pd.DataFrame({'a': [16, 17, 18], 'b': [19, 20, 21], 'c': [22, 23, 24], 'd': [25, 26, 27], 'e': [28, 29, 30]})
df3 = pd.DataFrame({'a': [31, 32, 33], 'b': [34, 35, 36], 'c': [37, 38, 39], 'd': [40, 41, 42], 'e': [43, 44, 45]})

按照上述步骤，我们可以合并这些 DataFrame：

创建新 DataFrame：

new_dataframe = pd.DataFrame()

提取 d 列：

for df in [df1, df2, df3]:
    new_dataframe['d'] = df['d']

计算均值：

new_dataframe = new_dataframe.mean(axis=1)

最终，new_dataframe 包含合并后的 d 列，每一行的均值如下：

print(new_dataframe)

   d
0  11.0
1  26.0
2  41.0

优势

合并 DataFrame 的优点包括：

• 将来自不同来源的数据集整合到一个综合视图中
• 跨不同数据集计算统计数据
• 执行复杂的数据转换和操作

结论

合并具有相同列名的 DataFrame 是数据分析中的一个常见任务。使用 pandas 库，我们可以通过几个简单的步骤轻松实现此操作，从而增强我们的数据分析功能。

常见问题解答

1. 如何避免列名冲突？

• 使用 rename() 方法重命名 DataFrame 中的列。

2. 如何选择要合并的特定列？

• 在循环中使用 isin() 方法选择特定列。

3. 如何处理具有不同数据类型的列？

• 使用 astype() 方法将列转换为相同的数据类型。

4. 如何合并具有不同大小的 DataFrame？

• 使用 append() 方法逐行附加 DataFrame。

5. 如何处理缺失值？

• 使用 fillna() 方法用指定的占位符填充缺失值。