如何使用python pandas在循环中加入多个数据框
塞尔维亚
我在每个excel工作表上都有3个表：sheet1- Gross，sheet2-Margin和sheet3-Revenue
因此，我能够遍历每张纸并将其取消旋转。
但是我如何才能将他们团结在一起？
sheet_names = ['Gross','Margin','Revenue']
full_table = pd.DataFrame()
for sheet in sheet_names:
df = pd.read_excel(BudgetData.xlsx', sheet_name = sheet, index=False)
unpvt = pd.melt(df,id_vars=['Company'], var_name ='Month', value_name = sheet)
# how can I join unpivoted dataframes here?
print(unpvt)
理想的结果：
更新：
谢谢@Celius Stingher。我认为这就是我所需要的。它只是给我奇怪的排序：
并给我这个警告：
Sorting because non-concatenation axis is not aligned. A future version
of pandas will change to not sort by default.
To accept the future behavior, pass 'sort=False'.
To retain the current behavior and silence the warning, pass 'sort=True'.
from ipykernel import kernelapp as app
塞利乌斯·斯汀格（Celius Stingher）
因此，看来您正在执行透视，但没有将每个未透视的数据帧保存在任何地方。让我们创建一个数据框列表，该列表将存储每个未透视的数据框。稍后，我们将数据帧列表作为参数传递给pd.concat函数以执行串联。
sheet_names = ['Gross','Margin','Revenue']
list_of_df = []
full_table = pd.DataFrame()
for sheet in sheet_names:
df = pd.read_excel(BudgetData.xlsx', sheet_name = sheet, index=False)
df = pd.melt(df,id_vars=['Company'], var_name ='Month', value_name = sheet)
list_of_df.append(df)
full_df = pd.concat(list_of_df,ignore_index=True)
full_df = full_df.sort_values(['Company','Month'])
print(full_df)
编辑：
现在，我了解了您的需求，让我们尝试另一种方法。循环之后，尝试以下代码的instread pd.concat：
full_df = list_of_df[0].merge(list_of_df[1],on=['Company','Month']).merge(list_of_df[2],on=['Company','Month'])
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