使用 for 循环将不同的数据帧连接成一个答案

【问题标题】：Concatenate different dataframes into one with for loop使用 for 循环将不同的数据帧连接成一个
【发布时间】：2018-03-04 17:13:57
【问题描述】：

我想将不同的财务数据框合并为一个。因此，当手动为 2-3 只股票执行此操作时，我会这样做：

#getting dataframe from .csv file
df1 = pd.read_csv('C:\\Users\\Enric\\Desktop\\python\\tickers\\MSFT.csv',index_col=None, header=0)
df2 = pd.read_csv('C:\\Users\\Enric\\Desktop\\python\\tickers\\MMM.csv',index_col=None, header=0)

#selecting time period
df1_ = df1[(df1['date'] > '2017-01-01') & (df1['date'] <= '2018-01-01')]
df2_= df2[(df2['date'] > '2017-01-01') & (df2['date'] <= '2018-01-01')]

#concatenate
list=[]
list.append(df1_)
list.append(df2_)
df_all=pd.concat(list) #this is the final dataframe (I skipped some column set code)

另一方面，我有一个包含所有公司的每个部门的列表：

healthcare=[u'ABT', u'ABBV', u'AET', u'A', u'ALXN', u'ALGN', u'AGN', u'AMGN', u'ANTM', u'BAX', u'BDX', u'BIIB', u'BSX', u'BMY', u'CELG', u'CNC', u'CI', u'COO', u'CVS', u'DVA', u'XRAY', u'EW', u'EVHC', u'ESRX', u'GILD', u'HCA', u'HOLX', u'HUM', u'IDXX', u'ILMN', u'INCY', u'ISRG', u'JNJ', u'LH', u'LLY', u'MDT', u'MRK', u'MTD', u'MYL', u'PKI', u'PRGO', u'PFE', u'DGX', u'REGN', u'RMD', u'SYK', u'TMO', u'UNH', u'UHS', u'VAR', u'VRTX', u'WAT', u'ZBH', u'ZTS']

并且我想连接来自代码的所有定价数据框出现在此列表中：

for i in healthcare:
  df=pd.read_csv('C:\\Users\\Enric\\Desktop\\python\\tickers\\'+i+'.csv',index_col=None, header=0)
  df1_ = df[(df['date'] > '2017-01-01') & (df['date'] <= '2018-01-01')]
  list=[]
  list.append(df1_)

但这不起作用，因为每个循环我都在列表中复制“df”，所以在尝试使用 pd.concat(list) 时出现错误。

我是 python 新手，这似乎是一个简单的错误，但我不知道怎么做。我很想为循环内的每个公司代码更改 df1_name，但我不知道如何。

谢谢

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe concatenation financial

【解决方案1】：

在循环外定义列表：

L = []
for i in healthcare:
  df=pd.read_csv('C:\\Users\\Enric\\Desktop\\python\\tickers\\'+i+'.csv',index_col=None)
  df1_ = df[(df['date'] > '2017-01-01') & (df['date'] <= '2018-01-01')]
  L.append(df1_)

或者使用列表推导：

p = 'C:\\Users\\Enric\\Desktop\\python\\tickers\\'
d1 = '2017-01-01'
d2 = '2018-01-01'
L = [pd.read_csv(p+i+'.csv',index_col=None).query("@d1 < date <= @d2") for i in healthcare]

df = pd.concat(L)

【讨论】：