如何合并熊猫的数据？答案

【问题标题】：How can I merge data of pandas?如何合并熊猫的数据？
【发布时间】：2018-04-21 22:53:42
【问题描述】：

我想合并系列的数据。但结果，这些数据一分为三。如何将这些数据合并为一个？ (python3 jupyter notebook)

fp_price = pd.Series(data)
keep = []
for i in fp_price:
    fp_price_merge = i
    keep.append(fp_price_merge)
print(keep)

结果

[487832.87560916983, 488448.86992150272, 490797.3482372716, 
490127.78920212726, 490493.25684214354, 490632.19034193602]
[481897.10423319356, 482361.70278453565, 482144.11241496605, 
481998.03776126896, 482209.0344832759, 482318.84407537803]
[483650.51656619791, 483357.08254157269, 483476.66114698362, 
483627.19449776667, 483503.16349747358, 483547.58143689478]

【问题讨论】：

显示您的数据？还是 fp_price ？

标签： python pandas numpy plot merge

【解决方案1】：

用sum 扁平化一个列表：

sum(fp_price, [])

In [11]: s = pd.Series([[1, 2], [3]])

In [12]: sum(s, [])
Out[12]: [1, 2, 3]

【讨论】：

【解决方案2】：

这将打印出list 的值。

l=fp_price.values.tolist()
import functools
functools.reduce(lambda x,y: x+y,l)

【讨论】：

通常你会使用sum(lst, [])。
这让我陷入了 Guido 关于 reduce 的观点的兔子洞，他建议仅在 func 是运算符时使用，例如reduce(operator.mul, lst, 1)。 artima.com/weblogs/viewpost.jsp?thread=98196

【解决方案3】：

您可以使用“concat”功能。如果您对处理索引有特定要求，则会有很多变化。

代码：

fp_price = pd.Series(data)
keep = []
for i in fp_price:
    fp_price_merge = i
    keep.append(fp_price_merge)
result=pd.concat(keep)
print(result)

【讨论】：

感谢您的回答。我试过你的方法。但出现如下错误。 TypeError: 无法连接非 NDFrame 对象