如何合并多个数据框架
如何合并多个数据框架
我有不同的数据框，并且需要根据日期列将它们合并在一起。如果只有两个数据框，我可以使用df1.merge(df2, on='date')来实现；如果有三个数据框，我可以使用df1.merge(df2.merge(df3, on='date'), on='date')，但是当有多个数据框时，这样做会变得非常复杂和难以阅读。
所有数据框都有一个共同的列-date，但它们的行数和列数不相同，我只需要那些在每个数据框中日期都相同的行。
因此，我尝试编写一个递归函数来返回一个包含所有数据的数据框，但是它没有起作用。那么，我应该如何合并多个数据框呢？
我尝试了不同的方法，但出现了out of range、keyerror 0/1/2/3和can not merge DataFrame with instance of type 等错误。
这是我编写的脚本：
dfs = [df1, df2, df3] # 数据框列表
def mergefiles(dfs, countfiles, i=0):
if i == (countfiles - 2): # 到达倒数第二个时与最后一个合并
return
dfm = dfs[i].merge(mergefiles(dfs[i+1], countfiles, i=i+1), on='date')
return dfm
print(mergefiles(dfs, len(dfs)))
一个例子：
df_1:
May 19, 2017;1,200.00;0.1% May 18, 2017;1,100.00;0.1% May 17, 2017;1,000.00;0.1% May 15, 2017;1,901.00;0.1%
df_2:
May 20, 2017;2,200.00;1000000;0.2%
May 18, 2017;2,100.00;1590000;0.2%
May 16, 2017;2,000.00;1230000;0.2%
May 15, 2017;2,902.00;1000000;0.2%
df_3:
May 21, 2017;3,200.00;2000000;0.3% May 17, 2017;3,100.00;2590000;0.3% May 16, 2017;3,000.00;2230000;0.3% May 15, 2017;3,903.00;2000000;0.3%
预期合并结果：
May 15, 2017; 1,901.00;0.1%; 2,902.00;1000000;0.2%; 3,903.00;2000000;0.3%
在处理多个数据框的合并问题时，可以使用functools.reduce和pd.concat这两种方法。根据执行时间来看，pd.concat是最佳选择。
首先，我们导入所需的库，并将要合并的数据框存储在一个列表dfs中。假设我们需要合并的数据框为df1，df2，df3等。
接下来，我们定义一个变量nan_value，用于填充合并后可能存在的缺失值。我们将其设置为0。
第一种解决方法是使用pd.concat进行合并。我们使用pd.concat函数，将dfs作为参数传入，并指定join='outer'和axis=1。然后，我们使用fillna函数将可能的缺失值填充为nan_value。这是最快的方法，因为它直接在索引上进行合并。
第二种解决方法是使用functools.reduce和pd.merge进行合并。我们使用reduce函数和lambda表达式，将dfs中的数据框逐个合并。在合并过程中，我们使用left_index=True和right_index=True来指定按照索引进行合并，并使用how='outer'来指定外连接。最后，我们使用fillna函数填充缺失值。
然而，需要注意的是，pd.concat无法进行左连接。所以，如果想要进行左连接的话，functools.reduce是最佳选择。
通过使用pd.concat或functools.reduce，我们可以轻松地合并多个数据框。其中，pd.concat是最快的方法，并且可以在索引上进行合并。而functools.reduce可以进行左连接。根据具体需求，选择适合的方法进行合并即可。
合并多个数据框的原因是将多个数据框中的数据整合在一起，以便于进行分析和处理。解决方法是使用Pandas库中的merge函数或reduce函数来合并数据框。
首先，将需要合并的数据文件读入为数据框，并将它们存储在一个列表中。可以根据需要添加更多的数据框到列表中。
然后，使用reduce函数和merge函数来合并数据框。将merge函数作为reduce函数的参数，并指定要合并的列名和合并方式（这里使用了"outer"方法）。如果需要填充合并后数据框中不存在的值，可以使用fillna函数来填充。
最后，将合并后的数据写入CSV文件中。
需要注意的是，如果使用的是Python3，需要从functools库中导入reduce函数。
这样就可以将多个数据框合并成一个数据框，并进行进一步的处理和分析。
