假設我有一個很長的列表，我想迭代join它們以生成最終的數據幀。數據最初是在的，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數據框？手動可以這樣完成：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，我想迭代它們。我怎樣才能實現這一點？
1 回答
小怪獸愛吃肉
TA貢獻1852條經驗 獲得超1個贊
這是您要找的嗎？您可以使用 k 作為計數器來指示它是否是第一個迭代器，然后對于將來的迭代器，只需將其連接到同一數據幀：
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
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