Python Pandas 连接多个数据框

Question

我正在关注Python for Finance 教程，您将所有 S&P500 股票合并到一个数据框中，即。e. 外部连接所有不同股票的所有存储的 CSV 文件。电流输出：代码如下：def compile_data():with open("sp500tickers.pickle", "rb") as f:    tickers = Cpickle.load(f)main_df = pd.DataFrame()for count, ticker in enumerate(tickers):    df = pd.read_csv('stock_dfs/{}.csv'.format(ticker))    df.set_index('Date', inplace=True)    df.rename(columns={'Adj Close': ticker}, inplace=True)    df.drop(['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume'], 1, inplace=True)    if main_df.empty:        main_df = df    else:        main_df = main_df.join(df, how='outer')    if count % 10 == 0:        print(count)print(main_df.head())main_df.to_csv('sp500_joined_closes.csv')compile_data()理想情况下，我希望像这样连接/连接数据框：

Answer 1

melt像这样使用：

pd.melt(df, id_vars=['Date'], var_name='Ticker', value_name='Closed')