我有一个n
数据帧列表
mylist = [None]*3
mylist[0] = pd.DataFrame(data=[[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]],columns=['a','b','c','d','e'])
mylist[1] = pd.DataFrame(data=[[11,12,13,14,15],[16,17,18,19,20]],columns=['a','b','c','d','e'])
mylist[2] = pd.DataFrame(data=[[21,22,23,24,25],[26,27,28,29,30]],columns=['a','b','c','d','e'])
每个数据帧包含x
列和y
行
我想在mylist_transf
中转换mylist
具有与mylist
列一样多的数据帧。mylist_transf
的第一个数据帧应该包含mylist
中数据帧的第一列,第二个数据帧应该包含第二列等等
所需的输出如下
mylist_transf = [None]*5
mylist_transf[0] = pd.DataFrame(data=[[1,6],[11,16],[21,26]],columns=['0','1'])
mylist_transf[1] = pd.DataFrame(data=[[2,7],[12,17],[22,27]],columns=['0','1'])
mylist_transf[2] = pd.DataFrame(data=[[3,8],[13,18],[23,28]],columns=['0','1'])
mylist_transf[3] = pd.DataFrame(data=[[4,9],[14,19],[24,29]],columns=['0','1'])
mylist_transf[4] = pd.DataFrame(data=[[5,10],[15,20],[25,30]],columns=['0','1'])
我希望用pythonic的方式来实现这一点(我在mylist
中有许多数据帧)
如果可能的话,我还要将名称'a','b','c','d','e'
分配给mylist_transf
的新5个列表条目
Concat,对列进行分组,然后拆分并重置索引,即
输出:
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