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
| 0 | |
|---|---|
| 0 | 10 |
| 1 | 12 |
| 2 | 13 |
df2
| 0 | |
|---|---|
| 0 | 22 |
| 1 | 33 |
| 2 | 44 |
| 3 | 55 |
df3
| 0 | |
|---|---|
| 0 | 90 |
| 1 | 94 |
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。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
