有两个列表，其中元素是DF并具有datetimeindex：
lst_1 = [ df1, df2, df3, df4] #columns are same here 'price'
lst_2 = [df1, df2, df3, df4] #columns are same here 'quantity'
我正在使用熊猫合并功能一个接一个地做。我试图做一些事情，在其中我添加两个列表并制作如下函数：
def df_merge(df1 ,df1):
p_q_df1 = pd.merge(df1,df1, on='Dates')
return p_q_df1
#this merged df has now price and quantity representing df1 from list! and list_2
仍然我必须再次申请每对。有没有更好的方法，也许可以循环自动执行？
考虑zip可以在列表理解中处理的元素循环。
# DATES AS INDEX
final_lst = [pd.concat(i, j, axis=1) for i, j in zip(lst_1, lst_2)]
# DATES AS COLUMN
final_lst = [pd.merge(i, j, on='Dates') for i, j in zip(lst_1, lst_2)]
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