Об'єднайте список фреймів даних панд разом

У мене є список фреймів даних Pandas, які я хотів би об'єднати в один фрейм даних Pandas. Я використовую Python 2.7.10 та Pandas 0.16.2

Я створив список фреймів даних із:

import pandas as pd
dfs = []
sqlall = "select * from mytable"

for chunk in pd.read_sql_query(sqlall , cnxn, chunksize=10000):
    dfs.append(chunk)

Це повертає список фреймів даних

type(dfs[0])
Out[6]: pandas.core.frame.DataFrame

type(dfs)
Out[7]: list

len(dfs)
Out[8]: 408

Ось деякі зразкові дані

# sample dataframes
d1 = pd.DataFrame({'one' : [1., 2., 3., 4.], 'two' : [4., 3., 2., 1.]})
d2 = pd.DataFrame({'one' : [5., 6., 7., 8.], 'two' : [9., 10., 11., 12.]})
d3 = pd.DataFrame({'one' : [15., 16., 17., 18.], 'two' : [19., 10., 11., 12.]})

# list of dataframes
mydfs = [d1, d2, d3]

Я хотів би об'єднати d1, d2і d3в один панд dataframe. Крім того, метод читання великої таблиці таблиці безпосередньо в кадр даних при використанні chunksizeпараметра буде дуже корисним.

Враховуючи, що всі фрейми даних мають однакові стовпці, ви можете просто concatїх:

import pandas as pd
df = pd.concat(list_of_dataframes)

Якщо фрейми даних НЕ мають усі однакові стовпці, спробуйте виконати наступне:

df = pd.DataFrame.from_dict(map(dict,df_list))

Ви також можете це зробити за допомогою функціонального програмування:

from functools import reduce
reduce(lambda df1, df2: df1.merge(df2, "outer"), mydfs)

concat також чудово працює з розумінням списку, витягнутим за допомогою команди "loc" проти існуючого фрейму даних

df = pd.read_csv('./data.csv') # ie; Dataframe pulled from csv file with a "userID" column

review_ids = ['1','2','3'] # ie; ID values to grab from DataFrame

# Gets rows in df where IDs match in the userID column and combines them 

dfa = pd.concat([df.loc[df['userID'] == x] for x in review_ids])