Pandas 熊猫中数据帧的循环问题

我有一个dict“d”设置，它是一个数据帧列表，例如：

d["DataFrame1"]

将返回该数据帧及其所有列：

    ID    Name
0  123    John
1  548    Eric
2  184    Sam
3  175    Andy

每个数据帧中都有一列名为“Names”。我想从dict中的每个数据帧中提取此列，并创建由这些列组成的新数据帧

df_All_Names = pd.DataFrame()

for df in d:
     df_All_Names[df] = df['Names']

返回错误：

TypeError:字符串索引必须是整数

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不确定我哪里出了问题。

例如，您有如下df

df=pd.DataFrame({'Name':['X', 'Y']})
df1=pd.DataFrame({'Name':['X1', 'Y1']})

我们创建了一个

dict

d=dict()
d['df']=df
d['df1']=df1

然后预设空数据帧：

yourdf=pd.DataFrame()

使用带有for循环的

项

for key,val in d.items():
    yourdf[key]=val['Name']

产量：

yourdf
Out[98]: 
  df df1
0  X  X1
1  Y  Y1

您可以使用
reduce
并连接数据帧字典中名为
['Name']
的所有列

样本数据

from functools import reduce
d = {'df1':pd.DataFrame({'ID':[0,1,2],'Name':['John','Sam','Andy']}),'df2':pd.DataFrame({'ID':[3,4,5],'Name':['Jen','Cara','Jess']})}

您可以使用
axis=1

reduce(lambda x,y:pd.concat([x.Name,y.Name],axis=1),d.values())

   Name  Name
0  John   Jen
1   Sam  Cara
2  Andy  Jess

或者使用
轴=0将一个轴置于另一个轴之上

reduce(lambda x,y:pd.concat([x.Name,y.Name],axis=0),d.values())

0    John
1     Sam
2    Andy
0     Jen
1    Cara
2    Jess

我不确定我是否完全明白@好奇的学生，既然你已经有了口述，你只需要最后一部分的兴趣，它似乎在起作用——我要花一些时间来弄清楚它是如何工作的！Thanks@CuriousStudent您的代码尝试使用
DataFrame
作为列名，但实际上您希望使用字典中的键，即，这就是您正在做的
df_All_name[d[“DataFrame1”]=d[“DataFrame1”]['Names']
但您希望这样做：
df_All_name[“DataFrame1”]=d[“DataFrame1”]['Names']
我认为OP希望从字典中的每个数据帧中获取“Name”列，并创建一个独立于数据帧字典的新数据帧。也许吧？你想要的结果是什么？