我的程序将生成许多小的数据帧，例如下面的那些
Column_A Column_B
row1 1 2
Column_A Column_B
row2 3 4
Column_C Column_D
row1 5 6
Column_C Column_D
row2 7 8
我希望它们合并为
Column_A Column_B Column_C Column_D
row1 1 2 5 6
row2 3 4 7 8
当数据帧需要一次合并一个时，该怎么做。生成较小数据帧的代码是
df = {}
df[0] = pd.DataFrame({'Column_A' : [1],
'Column_B' : [2]},
index = ["row1"])
df[1] = pd.DataFrame({'Column_A' : [3],
'Column_B' : [4]},
index = ["row2"])
df[2] = pd.DataFrame({'Column_C' : [5],
'Column_D' : [6]},
index = ["row1"])
df[3] = pd.DataFrame({'Column_C' : [7],
'Column_D' : [8]},
index = ["row2"])
我尝试使用merge和concat，但是它们总是最终通过用_x，_y追加现有列或仅重复这些列来创建更多列
例如，按以下方式合并
pdf = pd.DataFrame()
for i in range(4):
pdf = pdf.merge(pd.DataFrame(df[i], index=["row{}".format(((i)%2)+1)]), how='outer', left_index=True, right_index=True)
产生
Column_A_x Column_B_x Column_A_y Column_B_y Column_C_x Column_D_x \
row1 1.0 2.0 NaN NaN 5.0 6.0
row2 NaN NaN 3.0 4.0 NaN NaN
Column_C_y Column_D_y
row1 NaN NaN
row2 7.0 8.0
有人可以帮助我以正确的方式合并它吗
如果您能以任何方式将左右两部分放在单独的容器中，那将对您有很大帮助。例如，一个列中的A和B列，另一个列中的C和D列。这样，您可以pandas.concat轻松地将它们组合在一起。在这两个部分建立之后，在这种情况下，您需要使用索引来合并它们。
使用您的原始df字典：
In [11]: pd.concat([df[0], df[1]]).merge(pd.concat([df[2], df[3]]), left_index=True, right_index=True)
Out[11]:
Column_A Column_B Column_C Column_D
row1 1 2 5 6
row2 3 4 7 8
使用左右一半的容器，代码的读取效果会更好一些（并且不需要循环）：
left = [pd.DataFrame({'Column_A' : [1],
'Column_B' : [2]},
index = ["row1"]),
pd.DataFrame({'Column_A' : [3],
'Column_B' : [4]},
index = ["row2"])]
right = [pd.DataFrame({'Column_C' : [5],
'Column_D' : [6]},
index = ["row1"]),
pd.DataFrame({'Column_C' : [7],
'Column_D' : [8]},
index = ["row2"])]
df = pd.concat(left).merge(pd.concat(right), left_index=True, right_index=True)
最后，如果您别无选择，只能将它们存储在示例中的字典中：
from functools import reduce, partial
from itertools import groupby
pdf = reduce(
partial(pd.merge, left_index=True, right_index=True, how='outer'),
(pd.concat(list(g))
for cols, g in groupby(sorted(df.values(),
key=lambda df_: tuple(df_.columns)),
lambda df_: tuple(df_.columns)))
)
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