将数据框列表中每列的最大值放入新数据框答案

【问题标题】：Put maximum of each column from a list of dataframe into new dataframe将数据框列表中每列的最大值放入新数据框
【发布时间】：2015-06-15 10:42:01
【问题描述】：

我最近开始使用 pandas 数据框。

我有一个名为“arr”的数据框列表。

编辑：“arr”中的所有数据框都有相同的列，但数据不同。另外，我有一个空的数据框“ndf”，我需要使用上面的列表来填写。如何遍历“arr”以将“arr”中的列的最大值填充到“ndf”中的行中所以，我们将有

ndf 中的行数 = arr
中的元素数

我正在寻找这样的东西：

columns=['time','Open','High','Low','Close']
ndf=DataFrame(columns=columns)
ndf['High']=arr[i].max(axis=0)

【问题讨论】：

列表中的所有数据框是否都具有相同的列？
你能举个小例子，说明你有什么数据，你到底想要什么？
你的代码有结果吗？出错了？
@James，是的，列表中的所有数据框都有相同的列和不同的数据。

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

根据您的描述，我假设您的数据的基本示例如下所示：

import pandas as pd

data =[{'time':'2013-09-01','open':249,'high':254,'low':249,'close':250},
       {'time':'2013-09-02','open':249,'high':256,'low':248,'close':250}]
data2 =[{'time':'2013-09-01','open':251,'high':253,'low':248,'close':250},
        {'time':'2013-09-02','open':245,'high':251,'low':243,'close':247}]
df = pd.DataFrame(data)
df2 = pd.DataFrame(data2)
arr = [df, df2]

如果是这种情况，那么您可以简单地迭代数据帧列表（通过enumerate()）和每个数据帧的列（通过iteritems()，请参阅http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/basics.html#iteritems），通过字典理解填充每个新行：（见Create a dictionary with list comprehension in Python）：

ndf = pd.DataFrame(columns = df.columns)
for i, df in enumerate(arr):
    ndf = ndf.append(pd.DataFrame(data = {colName: max(colData) for colName, colData in df.iteritems()}, index = [i]))

如果您的某些数据框有任何其他列，则生成的数据框 ndf 将在相关位置包含 NaN 条目。

【讨论】：