Python 熊猫转座concat（）

如何转换由

concat（）

返回的

DataFrame

我得到：

AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'dtypes' !

RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in cmp

如果我尝试：

concat([df, df]).T.to_dict()

我得到：

AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'dtypes' !

RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in cmp

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我认为这与索引中的

concat（）

引入的重复项有关，但没有找到解决方法。

您可以使用

键指定分层索引：

In [288]: concatenated = concat([df,df], keys=['first', 'second'])

In [289]: print concatenated.T
   first      second    
       0   1       0   1
a      1   1       1   1
b     10  20      10  20
c     41  42      41  42

In [290]: print concatenated.T.to_dict().values()
[{'a': 1, 'c': 41, 'b': 10}, {'a': 1, 'c': 41, 'b': 10}, {'a': 1, 'c': 42, 'b': 20}, {'a': 1, 'c': 42, 'b': 20}]

你能解释一下你想要实现什么吗？我曾经用df.T.to_dict（）.values（）对数据帧值进行unittest。参考最新的pandas版本能够支持索引重复，我相信在0.8.0之前情况并非如此。