使用具有重叠列名的 Pandas 连接多个数据框?

2024-02-26

我有多个(超过 2 个)数据框想要合并。它们都共享相同的值列:

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

我读到 join 可以处理多个数据帧,但是我得到:

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

我尝试过通过rsuffix=["%i" % (i) for i in range(len(data))]加入并仍然得到相同的错误。我可以通过构建我的data以列名不重叠的方式列出,但也许有更好的方法?


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
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