合并具有相似列名的多个数据集答案

【问题标题】：merging multiple data sets with similar columns names合并具有相似列名的多个数据集
【发布时间】：2017-11-25 06:55:31
【问题描述】：

我有多个数据集代表多个经济指标。每个数据集都有 5 列，每个数据集的列名相同。列名称为 [日期时间、实际、共识、先前、修订]。问题是我想将这些数据集合并为一个数据集，为未来的工作做好准备。我确实尝试过：

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv(r'E:\Tutorial\Sentix Investor Confidence - European Monetary Union.csv')
df2 = pd.read_csv(r'E:\Tutorial\Services Sentiment - European Monetary Union.csv')
df3 = pd.read_csv(r'E:\Tutorial\ZEW Survey - Economic Sentiment - European Monetary Union.csv')
frames = [df1, df2, df3]
result = pd.concat(frames,join='inner')
print(result)

但是结果是这样的 data result 这对我来说绝对是错误的，因为尽管名称相似，但指标却截然不同，所以我不能将它们混合在一起。我需要的是一些东西like this，或其他一些事情做类似的工作，以保持每个指标的身份。

【问题讨论】：

标签： pandas dataset

【解决方案1】：

仍在使用pd.concat

pd.concat([df,df,df],keys=['yourkey1','yourkey2','yourkey3'],axis=1)
Out[234]: 
  yourkey1     yourkey2     yourkey3    
        C1  C2       C1  C2       C1  C2
0        1  10        1  10        1  10
1        2  20        2  20        2  20
2        3   3        3   3        3   3
3        4  40        4  40        4  40

数据输入

df = pd.DataFrame({'C1': [1,2,3,'4'], 'C2': [10, 20, '3',40]})

将'yourkey_'更改为您需要的那个

【讨论】：