Python 使用pd.concat时添加标识原始数据帧的列

我有一个数据帧字典，如下所示：

test = {'df1':pd.DataFrame({'col1':[3, 5, 1, 4], 'col2':[3, 5, 1, 4]}), 'df2':pd.DataFrame({'col1':[3, 5, 1, 4], 'col2':[3, 5, 1, 4]}), 'df3':pd.DataFrame({'col1':[3, 5, 1, 4], 'col2':[3, 5, 1, 4]}), 'df4':pd.DataFrame({'col1':[3, 5, 1, 4], 'col2':[3, 5, 1, 4]})]

我想连接这些数据帧，但添加一个新列，该列给出值来自哪个数据帧的“标识”（字典键名）。如何做到这一点？如果我做了

pd.concat（test.values（））

，我会得到我想要的连接，但没有标识列

谢谢，

---

杰克

使用

concat

和

键

pd.concat(test.values(),keys=test.keys())
Out[261]: 
       col1  col2
df1 0     3     3
    1     5     5
    2     1     1
    3     4     4
df2 0     3     3
    1     5     5
    2     1     1
    3     4     4
df3 0     3     3
    1     5     5
    2     1     1
    3     4     4
df4 0     3     3
    1     5     5
    2     1     1
    3     4     4

---

一种方法是使用

assign

。您可以迭代字典中的所有

dfs

，并在执行时指定

标识

列：

pd.concat([df.assign(identity=k) for k,df in test.items()])

这给了你：

   col1  col2 identity
0     3     3      df1
1     5     5      df1
2     1     1      df1
3     4     4      df1
0     3     3      df2
1     5     5      df2
2     1     1      df2
3     4     4      df2
0     3     3      df3
1     5     5      df3
2     1     1      df3
3     4     4      df3
0     3     3      df4
1     5     5      df4
2     1     1      df4
3     4     4      df4

---

还有，如何从这个输出中获取

test['df1']

？

pd.concat（test.values（），keys=test.keys（））.loc['df1']

@astro123@astro123如果这是您需要的，您愿意接受吗？