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python - 从多个数据表创建具有多对多关系的数据表

问题描述

我希望我的问题首先有意义。

所以我有几个 csv 文件，我想将它们合并到一个 DataFrame 中，每个 DataFrame 的结构都相似，每年都会在一个对象上记录一个特定的指标。每个 DataFrame 都由某个类别分隔。

例如，简化版本是每个班级的学生成绩：

DF1: Math

Year . Student1 . Student2  ... Student500 . Student501

2001 .   90     .    84     ...     92     .     65

2002 .   84     .    62     ...     70     .    100

...

2020 .   75     .    43     ...     50      .    83




DF2: Science

Year . Student1 . Student2  ... Student500 . Student501

2001 .   56     .    70     ...     82     .     99

2002 .   76     .    55     ...     70     .     80

...

2020 .   75     .    43     ...     50      .    83



DF3: History

Year . Student1 . Student2  ... Student500 . Student501

2001 .   90     .    84     ...     92     .     65

2002 .   84     .    62     ...     70     .    100

...

2020 .   75     .    43     ...     50      .    83

我希望将这些数据帧组合成一个具有以下结构的数据帧

Year  .  Student  .  Math  .  Science  . English

我的尝试是像这样创建一个新的空 DataFrame：

import pandas as pd
combinedDf = pd.DataFrame({'Year':[], 'Student':[], 'Math':[], 'Science':[], 'English':[]})

然后尝试手动迭代每个数据帧，循环遍历每一行并将数据附加到组合Df。因此，对于 Math 表，我必须为 Science 和 English 值添加 None 和 None，直到我在相关数据框中迭代这些值，以便我可以将它们插入到我的 combineDf 中。这很快就变得非常令人沮丧，因为有时其中一张桌子缺少一年或一名学生。

所以我的问题是：有没有更简单的方法来合并这些 DataFrames？我想它不应该这么复杂，但我似乎找不到更简单的方法来解决它。

谢谢

标签： pythonpandasdataframe

解决方案

你可以concat试试stack 

s=pd.concat([df1,df2,df3],keys=['math','scie','his']).\
      set_index('Year',append=True).stack().unstack(level=0).reset_index()

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