Python 进入新的数据帧

我有一些熊猫的数据：

df1
df1['ID_A'].nunique()
5
df2
df2['ID_B'].nunique()
6
df3
df1['ID_A'].nunique()
2
df4
df2['ID_B'].nunique()
9

依此类推，直到200

df

如何在此基础上创建新的

dataframe

我的预期结果如下所示：

  combine    ID_A  ID_B
  combine_1  5     6
  combine_2  2     9

---

感谢您

将列表理解与数据帧列表一起使用，如有必要，通过使用f字符串的列表理解来更改索引名称：

df1 = pd.DataFrame({'ID_A':[1,2,3,4,5,5],
                    'ID_B':[1,2,3,4,5,6]})

df2 = pd.DataFrame({'ID_A':[1,2,1,2,1,1,1,2,1],
                    'ID_B':[1,2,3,4,5,6,7,8,9]})

dfs = [df1, df2]
df = pd.DataFrame([x.nunique() for x in dfs])
df.index = [f'combine_{x+1}' for x in df.index]
df.index.name= 'combine'
print (df)
           ID_A  ID_B
combine              
combine_1     5     6
combine_2     2     9

如有必要，仅按列表筛选列：

cols = ['ID_A', 'ID_B']
dfs = [df1, df2]
df = pd.DataFrame([x[cols].nunique() for x in dfs])
#filter only columns starting by ID_
#df = pd.DataFrame([x.filter(regex='^ID_').nunique() for x in dfs])
df.index = [f'combine_{x+1}' for x in df.index]
df.index.name= 'combine'

---

你期望的索引是什么样子的？如果可能的话，索引可能是

combine_1

和

combine_2

，那么像这样的索引如何：第一个combine_1和第二个Group_1？@Arief-如果只有

[df1，df2]

那么

df.index=['combine_1'，'Group_1']

应该是200 df呢？在合并和分组后有一个序列号？所以需要

['combine_1'，'group_1'，'combine_2'，'group_2'，…]

？@Arief-这是个问题，如果需要这种格式，或者另一种格式：），然后我创建解决方案