迭代连接数据框

Question

假设我有一个很长的列表，我想迭代join它们以生成最终的数据帧。数据最初是在的，dict所以我需要首先迭代字典。header = ['apple', 'pear', 'cocoa']for key, value in data.items():        for idx in header:        # Flatten the dictionary to dataframe        data_df = pd.json_normalize(data[key][idx])        # Here I start to lose.....    如何迭代join数据框？手动可以这样完成：data_df = pd.json_normalize(data["ParentKey"]['apple'])data_df1 = pd.json_normalize(data["ParentKey"]['pear'])final_df = data_df1.join(data_df, lsuffix='_left')# orfinal_df = pd.concat([data_df, data_df1], axis=1, sort=False)由于列表很大，我想迭代它们。我怎样才能实现这一点？

Answer 1

这是您要找的吗？您可以使用 k 作为计数器来指示它是否是第一个迭代器，然后对于将来的迭代器，只需将其连接到同一数据帧：

header = ['apple', 'pear', 'cocoa']

for key, value in data.items():

  

  k = 0

  for idx in header:

    data_df = pd.json_normalize(data[key][idx])

    if k==0:

      final_df = data_df

    else:

      final_df = final_df.join(data_df, lsuffix='_left')

    k += 1